2025년 03월 12일 출간 | ISBN : 1194129714 | 354쪽

1장 | 빅데이터와 LLM의 새로운 만남 | 빅데이터 개념 재정립: 4V를 넘어서 | LLM 핵심 원리와 빅데이터의 융합 | 주요 LLM 모델 비교와 활용 사례 | LLM이 가져온 빅데이터 처리의 변화상 | 빅데이터와 LLM 융합의 선도 2장 | 지능형 데이터 수집과 전처리 기술 | 웹 크롤링부터 IoT 센서까지 : 데이터 수집의 진화 | LLM 기반 지능형 데이터 수집 도구와 기술 동향 | 빅데이터 품질 진단과 전처리 자동화 전략 | 비정형 데이터 활용을 위한 LLM 기반 기술 | 효율적인 데이터 어노테이션을 위한 지침과 도구 3장 | 차세대 빅데이터 저장 인프라의 진화 | 하둡과 NoSQL을 넘어: 진화하는 분산 스토리지 | 데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 설계와 구축 | 클라우드 네이티브 시대의 데이터 관리 전략 | LLM 시대의 데이터 보안과 프라이버시 보호 | 메타데이터 관리와 데이터 자산 가치 제고 전략 4장 | LLM 기반 빅데이터 처리와 분석의 혁신 | 배치에서 실시간으로: 빅데이터 처리 패러다임의 전환 | 하둡 에코시스템과 LLM의 결합 | 스파크와 LLM: 고성능 인메모리 컴퓨팅의 진화 | SQL-on-Hadoop과 LLM, 빅데이터 분석의 민주화 | 실시간 스트림 처리와 LLM 기반 이벤트 탐지 5장 | 데이터 스토리텔링과 LLM 기반 시각화 | 빅데이터 시각화의 기본기 : 차트 유형과 시각화 원칙 | BI 도구와 LLM 기반 자연어 인터페이스의 결합 | 지리정보 시각화, 공간 데이터의 분석과 표현 | 대시보드 설계와 LLM 기반 개인화 추천 6장 | LLM과 하이브리드 AI : 빅데이터 분석의 미래 | 머신러닝 파이프라인 구축과 LLM의 활용 | LLM 기반 전이학습과 도메인 적응 | 그래프 뉴럴 네트워크 7장 | 빅데이터 거버넌스와 LLM의 역할 | 데이터 자산 관리와 메타데이터 거버넌스 | 효과적인 데이터 거버넌스와 윤리 체계 수립 | 데이터 거버넌스 성숙도 모델과 구현 로드맵 | 데이터 품질 지표 설계와 모니터링 방안 | 개인정보 비식별화와 프라이버시 보호 기술 | 공정한 AI를 위한 데이터 편향성 진단과 해소 방안 | LLM 모델 해석과 설명 가능한 AI 구현 | 조직 문화와 윤리 의사결정 체계 확립 8장 | LLM 시대 빅데이터 기술의 진화 방향과 미래상 | 엣지 컴퓨팅과 연합학습 기반 데이터 처리 | LLM과 지식 그래프의 결합 | 데이터 민주화와 셀프서비스 분석 플랫폼 | 데이터 경제 활성화를 위한 비즈니스 모델 | 데이터 중심 조직으로의 전환 사례와 성공 요인 | 빅데이터와 LLM을 활용한 ESG 가치 창출

저자 서평 수학과 데이터를 연결하는 여정 속에서, 초대형 언어모델이 가져온 거대한 변화의 물결을 함께 탐험하고자 이 책을 집필하게 되었습니다. 《LLM 빅데이터 레볼루션》은 제가 여러 기업과 연구소에서 수학 콘텐츠 개발 및 AI 관련 연구와 컨설팅을 하며 얻은 통찰과 경험의 결정체입니다. 우리는 지금 데이터의 폭발적 증가와 함께 빅데이터 시대를 살아가고 있습니다. 그러나 방대한 데이터를 어떻게 수집하고, 저장하고, 분석하고, 활용할 것인지에 대한 고민은 여전히 해결해야 할 과제로 남아있습니다. 이러한 시점에서 LLM의 등장은 빅데이터 분야에 새로운 돌파구를 제시합니다. 제 책에서는 빅데이터와 LLM의 융합이 가져올 혁신적 변화를 깊이 있게 탐구합니다. 자연어로 데이터를 질의하고 대화하는 인터페이스, 비정형 데이터의 자동 분류와 요약, 실시간 이상 탐지, 개인화된 추천 시스템까지 - 그동안 기술적 한계로 어려웠던 작업들이 LLM을 통해 가능해지는 모습을 생생하게 보여드리고자 했습니다. 저는 조용히 흐르는 물처럼 끊임없이 배우는 마음가짐으로 살아왔습니다. 그리고 이제야 그 배움을 나누는 법을 조금씩 터득해 나가고 있습니다. 이 책은 제 나눔의 시작이자, 여러분과 함께하는 LLM과 빅데이터의 여정입니다. 기술적 측면뿐 아니라 데이터 활용의 윤리성과 공정성, 프라이버시 보호, 알고리즘 편향성 등 LLM과 빅데이터가 가져올 수 있는 사회적 문제도 함께 고민했습니다. 기술 발전이 가져올 이득과 위험 요인을 균형 있게 바라보고, 지속 가능한 데이터 활용 환경을 만들어가는 것이 우리 모두의 과제이기 때문입니다. 우리는 지금 인공지능 기술의 급속한 발전으로 예측할 수 없을 만큼 빠르게 변화하는 시대를 살고 있습니다. 이 변화의 중심에 서서, 데이터의 가치를 최대한 활용하고 혁신을 주도할 수 있는 통찰과 지혜를 여러분과 나누고 싶었습니다. 이 책이 여러분의 데이터 활용 전략을 혁신하고, 비즈니스에 새로운 통찰을 제공하는 든든한 길잡이가 되기를 진심으로 바랍니다. LLM 시대, 준비된 여러분만이 데이터의 미래를 선도할 수 있습니다. 변화의 물결을 주도하는 여러분의 모험을 응원합니다. 대상 독자층 이 책의 대상 독자층은 다음과 같습니다. 데이터 전문가 및 실무자 (30-50대) : 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어 등 데이터 관련 직무에 종사하는 전문가들로, LLM을 빅데이터 분석 및 활용에 접목시키는 방법을 알고자 하는 사람들. 기존 빅데이터 처리 방식의 한계를 극복하고 LLM을 통한 분석 역량 강화에 관심이 있으며, 최신 트렌드를 업무에 적용하고자 하는 실무자들. 비즈니스 리더 및 의사결정자 (40-60대) : 기업의 데이터 전략을 수립하고 추진하는 임원급 리더들로, LLM과 빅데이터 융합이 비즈니스에 가져올 가치와 변화를 이해하고자 하는 사람들. 조직의 디지털 트랜스포메이션을 주도하며, 데이터 기반 의사결정을 강화하기 위한 전략적 방향성을 찾는 경영자들. IT 및 디지털 분야 종사자 (25-45대) : 소프트웨어 개발자, 시스템 엔지니어 등 IT 전문가로서 LLM과 빅데이터 기술을 실제 시스템에 구현하고 통합하는 방법을 알고자 하는 사람들. 자연어 처리와 대화형 인터페이스를 통한 데이터 접근성 향상에 관심이 있는 기술 전문가들. 데이터 관련 학문 연구자 및 학생 (20-40대) : 컴퓨터 과학, 통계학, 데이터 사이언스 등을 전공하는 대학원생 및 연구자들로, LLM과 빅데이터의 이론적 기반과 최신 연구 동향을 파악하고자 하는 사람들. 학문적 연구를 실제 비즈니스 문제 해결에 적용하는 방법을 탐구하는 학생 및 연구자들. 데이터 기반 스타트업 창업자 및 투자자 (30-50대) : LLM과 빅데이터를 활용한 혁신적인 비즈니스 모델을 구상하거나 관련 분야에 투자하고자 하는 사람들. 기술 트렌드를 비즈니스 기회로 전환하는 방법과 시장 잠재력을 파악하고자 하는 창업자 및 투자자들.