Mining of Massive Datasets - The 2nd edition of the book (v2.1)· 데이터 마이닝 분야에서 다뤄지는 핵심 문제들을 빅데이터에 적용 가능한 알고리즘으로 구현할 수 있는 방법에 초점을 맞춘 스탠퍼드 대학의 교재입니다.· 데이터 마이닝의 기본 원리부터 머신 러닝까지 다루고 있습니다.· 넷플릭스와 전자상거래의 추천 시스템, 검색 엔진의 기본 원리 등을 사례로 설명하고 있습니다. http://www.mmds.org/#ver21

NLP를 위한 딥러닝 가이드http://docs.likejazz.com/deep-learning-for-nlp/

인지 서비스 기능 비교 - Microsoft, IBM, Google, Amazon 직접다운로드 orhttps://1drv.ms/b/s!AtWwZAMYfSMribk-m4ywtpZ91bbFmQ

OLTP vs. OLAP http://datawarehouse4u.info/OLTP-vs-OLAP.html We can divide IT systems into transactional (OLTP) and analytical (OLAP). In general we can assume that OLTP systems provide source data to data warehouses, whereas OLAP systems help to analyze it. - OLTP (On-line Transaction Processing) is characterized by a large number of short on-line transactions (INSERT, UPDATE, DELETE). The main ..

빅데이터 플랫폼의 구조 구조는 소프트웨어 계층, 플랫폼 계층, 인프라 스트럭처 계층으로 구성되어 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 개념도 클라이언트 디바이스, 클라우드 서비스 그리고 아래에 클라우드 컴퓨터 풀랫폼으로 구성되어 있습니다. 클라이언트 디바이스 최종 사용자가 인터넷에 올라오는 정보를 관리할 수 있도록 사용하는 모든 기기를 의미합니다. 일반 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 PC, 휴대전화, PDA 등등의 아이콘들 처럼 기기들이 클라이언트 디바이스에 해당합니다. 클라이언트 디바이스를 줄여서 클라이언트라고 합니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 클라이언트에서 사용하는 어플리케이션이 설치된 서버인 데이터센터가 있습니다. 기존처럼 데이터센터를 구축하기 위해 서버를 한 곳에 모아둘 필요 없이 서버를 분산하여 구축합니다. 분산 서버이지만 클라우드 컴퓨팅 사용자는 서버가 어디에 있든 마치 한 곳에 있는 것처럼 느껴집니다. 분산..