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한빛출판네트워크

실무자를 위한 그래프 데이터 활용법

그래프를 그리면 세상이 보인다, 그래프 씽킹으로 시작하는 그래프 데이터베이스 사용 안내서

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 데니즈 고즈넬 , 마티아스 브뢰헬러
  • 번역 : 우정은
  • 출간 : 2022-05-10
  • 페이지 : 448 쪽
  • ISBN : 9791162245590
  • 물류코드 :10559
초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (4명)
좋아요 : 5

국내 최초 그래프 씽킹(graph thinking) 안내서, 

문제 해결력을 키우는 그래프 씽킹 완벽 가이드

 

데이터는 점점 더 방대하고 복잡해지고 있다. 넘쳐나는 데이터의 홍수 속에서 구원의 손길을 바라는 이가 있다면 바로 여기, 이 책을 펼쳐보자. 컴퓨터는 행과 열로 이루어진 정적 데이터에 의존하는 반면, 사람은 관계를 통해 삶을 탐색하고 유추한다. 그래프 데이터는 사람과 컴퓨터가 세상을 바라보는 관점의 차이를 좁힌다. 이 책에서는 새로운 사고방식인 그래프 씽킹 개념을 소개하며 그래프 데이터로 두 가지 접근 방식을 아우르는 방법을 친절히 안내한다. 이 책을 따라 하며 그래프 씽킹과 그래프 이론, 데이터베이스 스키마, 분산 시스템, 데이터 분석을 터득하고 그래프 데이터를 효율적으로 구축해 복잡한 문제를 해결하는 법을 배워보자. 

 

 

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데니즈 고즈넬 저자

데니즈 고즈넬

데이터스택스(Datastax)의 최고 데이터 책임자(CDO). 2017년 데이터스택스에 합류해 세계에서 가장 큰 분산 그래프 애플리케이션을 개발하는 Global Graph Practice 팀을 만들고 이끌었다. 미국 국립과학재단 펠로로 테네시 대학교(University of Tennessee)에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했다. 그래프 알고리즘을 활용해 소셜 미디어 상호작용 기반으로 사용자 신원을 예측하는 ‘소셜 지문(social fingerprinting)’ 개념을 만들고 연구했다. 주요 경력은 그래프 데이터 애플리케이션을 조사하고, 적용하고, 지지하는 것과 관련된다. 그래프 이론, 그래프 알고리즘, 그래프 데이터베이스와 관련한 특허를 출원하고 출판했으며, 이와 연계된 다양한 주제의 연사로도 활동한다. 데이터스택스에서 일하기 전에는 의료 산업에 근무하면서 허가형 블록체인, 그래프 분석과 데이터 과학에 적용하는 머신러닝 등의 소프트웨어 솔루션을 개발했다.

마티아스 브뢰헬러 저자

마티아스 브뢰헬러

데이터스택스의 최고 기술 책임자(CTO)이며 수많은 연구 개발 경험을 보유한 기업가다. 혁신적인 소프트웨어 기술과 복잡한 시스템 이해를 집중적으로 연구한다. 그래프 데이터베이스, 관계형 머신러닝, 일반적인 빅데이터 분석 분야의 전문가로 유명하다. 린 방법론과 꾸준한 실험을 통해 지속적인 향상을 추구한다. 타이탄(Titan) 그래프 데이터베이스를 만들었고 아우렐리우스(Aurelius)를 설립했다.

우정은 역자

우정은

인하대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 LG전자, 썬 마이크로시스템즈, 오라클 등에서 모바일 제품 관련 개발을 하다가 현재는 뉴질랜드 웰링턴에 있는 Xero에서 모바일 앱 개발자로 새로운 인생을 즐기고 있다. 2010년 아이폰의 매력에 빠져들면서 번역과 개발을 취미로 삼고 꾸준히 서적을 번역한다. 옮긴 책으로는 『무던한 개발자를 위한 모던한 자바스크립트』, 『디노 첫걸음』, 『플러터 인 액션』, 『처음 배우는 스위프트』, 『실전 자바 소프트웨어 개발』, 『모던 자바 인 액션』(이상 한빛미디어) 등이 있다. 

CHAPTER 1 그래프 씽킹

1.1 떠오르는 그래프 기술

1.2 그래프 씽킹이란

1.3 복잡한 문제를 해결하는 기술 선택하기

1.4 그래프 씽킹 여정 시작하기

 

CHAPTER 2 관계형에서 그래프 씽킹으로

2.1 2장 미리 보기: 관계형 개념을 그래프 용어로 변환하기

2.2 관계형과 그래프의 차이

2.3 관계형 데이터 모델링

2.4 그래프 데이터의 개념

2.5 그래프 스키마 언어

2.6 관계형 vs 그래프: 결정 고려 사항

2.7 마치며

 

CHAPTER 3 간단한 Customer 360

3.1 3장 미리 보기: 관계형 vs 그래프

3.2 그래프 데이터 기본 사용 사례: Customer 360(C360)

3.3 관계형 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기

3.4 그래프 시스템으로 C360 애플리케이션 구현하기

3.5 관계형 vs 그래프: 선택의 기로에 서 있다면

3.6 마치며

 

CHAPTER 4 이웃 탐색 개발

4.1 4장 미리 보기: 더 현실적인 C360 만들기

4.2 그래프 데이터 모델링 101

4.3 이웃 탐색 개발 세부 구현

4.4 기본적인 그렘린 탐색

4.5 고급 그렘린: 질의 결과 다듬기

4.6 개발 단계에서 제품 단계로 이동하기

 

CHAPTER 5 이웃 탐색 제품화

5.1 5장 미리 보기: 아파치 카산드라의 분산 그래프 데이터 이해하기

5.2 아파치 카산드라에서 그래프 데이터 사용하기

5.3 그래프 데이터 모델링 201

5.4 최종 제품 구현

5.5 더 복잡한, 분산 그래프 문제

 

CHAPTER 6 트리 사용 개발

6.1 6장 미리 보기: 트리 탐색, 계층 데이터, 순환

6.2 세 가지 예제로 살펴보는 계층, 중첩 데이터

6.3 용어의 숲에서 길 찾기

6.4 센서 데이터로 계층 구조 이해하기

6.5 개발 모드: 리프에서 루트로 질의하기

6.6 개발 모드: 루트에서 리프로 질의하기

6.7 시간 정보 확인

 

CHAPTER 7 트리 사용 제품화

7.1 7장 미리 보기: 분기 계수, 깊이, 간선의 시간 이해

7.2 센서 데이터의 시간 이해

7.3 분기 계수 이해

7.4 센서 데이터 제품 스키마

7.5 제품 모드: 리프에서 루트로 질의하기

7.6 제품 모드: 루트에서 리프로 질의하기

7.7 타워 장애 시나리오에 질의 적용하기

7.8 나무를 위해 숲 보기

 

CHAPTER 8 경로 찾기 개발

8.1 8장 미리 보기: 네트워크의 신뢰 수량화하기

8.2 세 가지 예제로 살펴보는 신뢰

8.3 경로 기초 개념

8.4 신뢰 네트워크에서 경로 찾기

8.5 비트코인 신뢰 네트워크로 탐색 이해하기

8.6 최단 경로 질의

 

CHAPTER 9 경로 찾기 제품화

9.1 9장 미리 보기: 가중치, 거리, 가지치기 이해하기

9.2 가중치 경로와 검색 알고리즘

9.3 최단 경로 문제에 알맞게 간선 가중치 정규화하기

9.4 최단 가중치 경로 질의

9.5 제품의 가중치 경로와 신뢰

 

CHAPTER 10 추천 개발

10.1 10장 미리 보기: 영화 추천 협업 필터링

10.2 추천 시스템 예

10.3 협업 필터링 소개

10.4 영화 데이터: 스키마, 로딩, 질의 검토

10.5 그렘린의 항목 기반 협업 필터링

 

CHAPTER 11 그래프의 간단한 개체 해석

11.1 11장 미리 보기: 여러 데이터셋을 하나의 그래프로 병합하기

11.2 다른 복잡한 문제 정의: 개체 해석

11.3 두 영화 데이터셋 분석하기

11.4 영화 데이터 매칭, 병합

11.5 거짓 긍정 해결

 

CHAPTER 12 추천 제품화

12.1 12장 미리 보기: 지름길 간선, 사전 계산, 고급 가지치기 기술 이해하기

12.2 실시간 추천용 지름길 간선

12.3 영화 데이터의 지름길 간선 계산하기

12.4 영화 추천 제품 스키마와 데이터 로딩

12.5 지름길 간선을 이용한 추천 질의

 

CHAPTER 13 마치며

13.1 이제 어디로 가야 할까

13.2 연락 주고받기

이제는 그래프 데이터베이스 시대! 

새로운 패러다임 그래프 씽킹을 만나다 

 

데이터 관리 회사 ‘데이터스택스(Datastax)’에서 근무하는 CDO, CTO가 함께 집필한 그래프 데이터베이스 사용 안내서! 그들이 여러 팀에게 조언하며 얻은 지식과 노하우를 이 책에 모두 담았다. 방대하고 복잡한 데이터에서 가치를 추출하는 혜안으로 ‘그래프 씽킹’ 개념을 제시하며 여러분의 사고방식을 그래프 씽킹으로 전환할 수 있도록 친절히 안내한다. 개념 이해를 돕는 풍부한 그림과 실무에 유용한 예제를 통해 그래프 데이터베이스 시대를 마주하게 될 여러분에게 세상을 이해할 수 있는 비밀스런 열쇠를 쥐여준다. 그래프 씽킹으로 데이터를 효율적으로 구축하는 방법을 배워 한 걸음 더 성장한 데이터 엔지니어가 되어보자.

 

 

대상 독자

  • 그래프 데이터를 효과적으로 사용하고 싶은 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트
  • 그래프 씽킹을 터득하고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석가
  • 그래프 씽킹이 궁금한 누구나(기초 데이터베이스 지식이 있다면 개념을 더 쉽게 이해할 수 있다)

 

주요 내용

  • 관계형, 그래프 데이터베이스로 아키텍처 구축하기
  • 유명한 그래프 데이터 패턴 Customer 360 애플리케이션 구현하기
  • 계층형 데이터에서 그래프 데이터로 작업할 때 발생하는 문제 해결하기
  • 경로를 찾는 다양한 방법과 경로가 선호도에 미치는 영향 살펴보기
  • 협업 필터링으로 넷플릭스와 비슷한 영화 추천 시스템 설계하기

 

추천사

 

개발자의 서재에 반드시 추가해야 할 참고서. 두 저자 모두 그래프 이론, 아키텍처, 원칙의 모범이라 할 수 있다.

_시어도어 C. 태너 주니어, Watson Health 글로벌 CTO 겸 최고 아키텍트

 

이 책은 데이터베이스의 수준을 한층 끌어올렸다. 그래프 데이터를 처음 접하는 사람에게 유용할 뿐 아니라 이미 경험했던 사람도 새로운 내용을 배울 수 있다.

_매슈 러셀, Strongest AI CEO, 『소셜 웹 마이닝(2판)』(비제이퍼블릭, 2015) 저자

 

단단하고 꼼꼼하게 그래프 데이터베이스에 입문할 수 있는 책. 그래프 데이터베이스에 대한 개념이 약한 초보자를 위해 관계형 데이터베이스와 꼼꼼하게 비교해주는 점이 좋았다. 심지어 예제까지 관계형으로 먼저 만든 뒤 그래프 형태로 바꿔보는 접근 방식 덕분에 개념을 더 쉽게 이해할 수 있었다.

_이요셉, 지나가던 IT인

 

RDBMS, NoSQL 다음은 그래프 데이터 베이스 차례라고 생각한다. 온톨로지와 지식 그래프는 그래프 데이터베이스와 관련이 깊다. 이 분야는 2000년대에 와서 활발히 발전하고 있고, 최근에 관련된 오픈 소스 또는 이를 솔루션으로 내세우는 기업들도 볼 수 있다. 트렌드에 맞춰 그래프 데이터베이스에 대한 기초 이론과 오픈 소스 도구를 익혀보고 싶다면 이 책이 큰 도움이 될 것이다.

_장대혁, 휴넷 인공지능교육연구소

  • 이름에서부터 당당하게 밝히듯이, 이론적인 연구보다는 실무적인 활용에 더욱 초점을 맞춘 책이다. 저자인 데니즈 고즈넬과 마티아스 브뢰헬러 모두 현업에서 그래프를 다루는만큼, 순수 이론보다는 실무적인 개념을 유용한 팁과 함께 다룬다. 

    데이터베이스의 등장과 RDBMS로의 발전, 그리고 NoSQL의 등장 및 그래프 데이터가 각광 받게 된 배경을 자연스럽게 풀어내며 읽는 사람으로 하여금 그래프 데이터를 하나의 선택지로 둘 수 있게 한다. 여기서 '하나의 선택지'라 말한 이유는, 저자도 그래프 데이터가 만능이 아님을 정확히 명시하고 있기 때문이다. 어떤 문제에 어떻게 그래프를 적용해 풀어낼 것인지에 대한 고민을 '그래프씽킹'이라 칭하며 그래프 도입을 고려할 때 생각해보아야 할 질문들을 배치하였다. 사고에 있어서 균형을 잃는 것은, 연구자의 길을 걷는 사람이든 현업에 종사하는 엔지니어든 중요하므로 이처럼 오해가 없도록 명시한 점이 참 좋았다.

    또 실무에 초점이 맞춰진 책인만큼, 예제 데이터를 RDBMS와 그래프 데이터베이스 두 가지 방식으로 구축해보면서 각각의 장단점을 명료하게 설명하고 있다. 그래프가 효율적인 다양한 데이터를 가져와 함께 그래프 표현법을 익히고 데이터베이스를 구축하면서 그래프의 매력을 쉽고 즐겁게 알아갈 수 있다. 

    경로 찾기나 추천 시스템에 이를 어떻게 적용할 수 있을지를 두 챕터씩을 들여가며 충분히 설명한 것도 이 책의 매력 중 하나이다. 엔지니어를 위한 책이라 해놓고, 이론은 한가득인데 실무 내용은 뒤에 부록 느낌으로 '첨부'한 책이 많은데 이 책은 '실무'를 강조한 만큼 최신 트렌드를 가득 채워 읽는 사람들을 즐겁게 한다. 그렇다고 이론에 소홀한 것은 또 아니라서, 그래프 데이터베이스뿐만 아니라 데이터베이스를 다루는 모든 사람들에게 단단한 기반을 마련해줄 좋은 책이라고 생각한다.

  •  

    ## 1장

     모든 이들이 저자와 같이 그래프를 처음 접했을 무렵의 경험을 상기 시키며 시작한다. 데이터베이스 기술이 계층형 > 관계형 > NoSQL > 그래프 싱킹으로 변화되고 있음을 단계적으로 설명하고 있으며, 복잡한 문제와 복잡한 시스템에서 그래프 기술을 사용해 문제 해결이 가능함을 설명한다.

     

    ## 2장

     관계형 데이터베이스를 사용하던 팀에서 그래프 씽킹으로의 전환을 돕는다.

     

     1) 관계형 개념을 그래표 용어로 변환

     2) 관계형과 그래프의 차이 설명

     3) 관계형 데이터 모델링

     4) 그래프 데이터의 개념

     5) 그래프 스키마 언어

     

     위의 순서로 설명하고 있다.

     

    ## 3장

     여전히 관계형이냐 그래프 기술이냐를 놓고 고민하는 팀에게 유용한 사용 사례를 설명한다.

     C360 이라는 애플리케이션을 그래프로 구현하면서 여기저기에 산재한 데이터에 접근해야 하는 요구사항을 만족시키기 위해서 그래프 기술이 필요함을 단계적으로 설명하고 이해시킨다.

     

    ## 4장

     3장의 C360 애플리케이션을 더 완벽한 시나리오에 대응할 수 있도록 확장한다. 이 과정에서 사용 편의성과 출시 속도 측면에서 그래프 기술과 관계형을 비교해 주고 있다.

     

    ## 5장

     앞서의 C360을 더욱더 확장한다. 자칫 그래프 데이터 사고 방법을 적용하면서 범할 수 있는 함정을 배치하고 어떠어떠한 함정이 숨어 있었고 이를 어떻게 해결하는지 설명해 준다.

     

    ## 6장

     그래프 씽킹을 데이터로 확장하는 방법을 살펴본다. 센서들의 통신 네트워크에서 간선 계산과 계층 그래프 데이터가 교차하는 지점에서 발생하는 복잡한 문제를 제시하고 이를 해결하는 방법을 설명한다.

     

    ## 7장

     트리 사용 제품화를 중심으로 이전장에서 다소 미흡했던 리프(타워)에서 모든 루프로(센서)로 탐색할 때 그래프 기술을 이용하면 이를 쉽게 구현할 수 있음을 알려주며, 분산 시스템에서 가장 인기 있는 두 가지 그래프 모델인 이웃과 계층을 살펴보고 질의를 살펴본다.

     

    ## 8장

     7장에서는 이웃과 계층을 살펴보았고, 분산 그래프 애플리케이션에서 3번째로 인기 있는 네트워크 경로 데이터 모델과 질의를 사용한다.

     

    ## 9장

     기존에서 사고 전환을 통해 복잡한 문제(그래프 데이터의 최단 가중치 경로)를 해결한 방법에 대해서 살펴본다.

     

    ## 10장

     10장부터는 실제 사례에 대해 소개한다. 사용자 평가 기반으로 영화를 추천하는 방법을 살펴본다.

     

    ## 11장

     무비렌즈와 캐글 데이터를 합쳐서 모델과 질의를 만드는 방법을 설명한다. 데이터 정리, 병합 작업을 수행함으로 단순한 데이터라도 더욱 유용한 정보를 얻을 수 있음을 알려준다.

     

    ## 12장

     그래프 데이터에서 항목 기반 협업 필터링의 제품 버전을 설명한다. 여기에서는 항목 기반 협업 필터링의 추천을 제공하는 방법을 알려준다.

     

    ## 13장

     마무리. 복잡한 문제를 해결하는 새로운 방식과 사고를 위해 새로운 기술과 기법을 배웠다. 그러나, 관계형으로 표현되는 데이터가 문제가 있거나 그래프 씽킹이 마냥 좋다는 것이 아님을 다시한번 강조한다. 각각의 장단점을 상기하고 복잡한 문제를 작은 단위로 나누어서 두 기법을 모두 이해하고 적용하길 권한다.

     

    마지막으로 책 표지를 보며 리뷰를 마무리 하고자 한다.

     

    '그래프를 그리면 세상이 보인다,

    그래프 씽킹으로 시작하는 그래프 데이터베이스 사용 안내서'

    (원서 : Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems)

     

    현대의 다량의 데이터를 갖는 복잡한 문제를 해결하기 위해서 그래프 씽킹과 그래프 기술은 필수 요소가 아닐까 생각한다. 그래프를 통해 세상의 다양한 데이터에서 유형의 가치를 뽑아 내기 위해 그래프를 통한 사고에 도전에 보자.

     

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

  • 관계형 테이블 구조의 데이터로 복잡한 문제를 해결하기 힘들어지고 있다는 사실은 시스템을 설계하고 개발해본 사람들이라면 잘 알고 있을 것이다

    그래프 씽킹을 통해 그래프 데이터베이스에 입문하고 복잡한 문제를 좀 더 단순하고 쉬운 구조로 개선해보자

  • 이 책은 '20년 발간한 원서 'The Practitioner's Guide to Graph Data'를 번역한 책으로 중급 수준 난이도의 책으로 예제코드 사용언어는 주로 데이터베이스에 많이 활용하는 SQL문을 채택하여 설명하고 있다.

    전반적으로 예제와 코딩을 책 본문에 충실히 활용하였고 실무서에 가깝도록 예제와 그림을 많이 사용하여 내용을 구성하였다. 

     

    저자는 데니스 고즈넬, 마티아스 브뢰헬러 2명이며 고즈넬은 테네시 대학 컴퓨터 공학 박사로 현업에서 활동하고 있으며 브뢰헬러는 데이터 스택스 최고기술책임자(CTO)로 주 전문 분야는 데이터베이스, 관계형 머신러닝, 빅데이터 분석이다.

     

    두 명 모두 교수가 아닌 실무자로 책 내용이 학문적이 아닌 실용성을 띄고 있어 좋아 보인다. 저자들의 약력에서 살펴볼 수 있듯 기술적인 부분도 가볍게 여기지 않으며 활용에 촛점을 두고 책 내용을 서술하고 있어 본 책은 실무자에게도 많은 도움이 되어 보인다.

     

    책 내용은 전체적으로 본문 442페이지 가량의 조금 두꺼운 분량으로 보이며 책상앞에 두어도 큰 부담이 되지는 않아보이며 총 13장으로 구성되어 있다.

     

    13장중 

    1장은 그래프 씽킹에 대해 간략히 설명하고 있으며 책의 전반적인 방향을 가리키고 있다.

     

    2장은 관계형 데이터 모델링, 그래프 데이터 개념, 그래프 스키마 언어에 대해 다루고 있다.

     

    3장은 그래프 데이터 기본 사용 사례를 통해 Customer 360 을 다루며 애플리 케이션을 구현해 본다.

     

    4장은 이웃탐색 개발, 고급 그렘린 탐색등을 다룬다.

     

    5장은 이웃 탐색을 통해 제품화 하는 방법을 보여주며 최종제품 작성을 보여주고 있다.

     

    6장은 트리를 사용해 개발하는 것과 센서데이터를 통해 계충 구조의 이해등을 다루고 있다.

     

    7장은 트리 사용 제품화를 중심으로 리프에서 루트로 질의하기, 루트에서 리프로 질의하기등을 보여준다.

     

    8장은 경로찾기 개발을 다루고 있으며 9장은 8장을 기초로 경로 찾기 제품화에 대해 가중치 경로를 설명하고 있다.

     

    10, 11, 12장은 이 책의 장점을 보여줄 수 있는 추천개발, 그래프 해석, 추천 제품화를 통해 사례를 경험함으로써 책 제목 그대로 그래프를 통해 데이터 베이스를 실제 구현하도록 도와 주고있다.

     

     13장은 맺음말을 통해 책을 마무리하고 있다.

     

    전체적인 총평은 난이도는 중급으로 보이며 이미 컴퓨터학 통계학관련 전공 학생, 전공과 무관하게 프로그래밍의 개념이 어느정도 있는 직장인, SQL 언어에 대해 알고 있고 이공계열 전공으로 실제 데이터베이스를 어드밴스하게 사용하고자 하는 학생과 데이터 시각화를 업으로 하거나 보고서에 많이 활용하고자 하는 직장인에게 적합해 보이며 기본적으로 프로그래밍 언어에 대한 이해도를 가지고 있다는 전제로 서술되어 있으므로 이에 대한 이해가 부족한 독자들은 책을 읽기전이나 읽는 도중 데이터베이스 언어에 대한 선행 학습이 있어야 더 쉽고 깊은 이해가 가능하다고 생각된다.

     

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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