분야별 신간 - 데이터베이스 개론

사수 없이 AI와 함께 보고서 쓰기/남효승.윤지연 지음/대경북스

Fri, 24 Jul 2026 10:21:00 +0900

사수 없이 AI와 함께 보고서 쓰기

남효승.윤지연 지음 / 대경북스 / 2026년 07월 / ISBN:9791171681648
정가: 18,000원 / 판매가: 16,200원 / 마일리지: 540원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

데이터를 스토리로 바꾸는 기획적 사고의 모든 것
AI를 ‘도구’에서 ‘진짜 동료’로 만드는 실전 가이드

《사수 없이 AI와 함께 보고서 쓰기》는 빈 문서 앞에서 막막해하는 직장인을 위해, 데이터 분석에서 보고서 완성까지의 전 과정을 단계별로 안내하는 실전서다. AI 시대에는 반복적인 실무보다 문제를 정의하고 방향을 설계하는 능력이 중요하며, 직급과 연차에 관계없이 누구나 기획자의 역할을 해야 한다는 것이 이 책의 출발점이다.
저자들은 상황·목적·핵심 발견·고객·기대 효과를 점검하는 SPICE 질문법과 일곱 가지 사고 프레임을 통해 기획적 사고를 구체적인 업무 언어로 바꾼다. 이어 데이터 드리븐 보고서의 논리 구조를 세우고, 공공데이터와 원자료를 수집하며, AI와 함께 데이터를 분석해 문제를 발견하는 방법을 설명한다. 숫자를 나열하는 데 그치지 않고 변화의 원인과 맥락을 읽고, 이를 시각화와 스토리텔링으로 연결하는 과정도 실무 사례와 프롬프트를 통해 보여 준다.

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처음 만나는 오라클 AI 데이터베이스/박영민 지음/DBian(디비안)

Fri, 24 Jul 2026 14:05:00 +0900

처음 만나는 오라클 AI 데이터베이스

박영민 지음 / DBian(디비안) / 2026년 07월 / ISBN:9791191941142
정가: 30,000원 / 판매가: 28,500원 / 마일리지: 900원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

오라클 데이터베이스는 다시 한 번 큰 전환점 앞에 서 있습니다.
오랫동안 익숙하게 사용해 온 19c 중심의 운영 방식과 개발 방식은 Oracle AI Database 26ai에 이르러 적지 않은 변화를 맞이했습니다. 멀티테넌트 아키텍처는 이제 선택이 아닌 기본 구조가 되었고, SQL 문법은 더 간결해졌습니다. 여기에 벡터 검색과 생성형 AI 연동까지 더해지면서 데이터베이스의 역할도 단순한 저장소를 넘어 새로운 방향으로 확장되고 있습니다.
이 책은 Oracle AI Database 26ai의 신기능을 단순히 소개하는 데서 그치지 않습니다. 기존 방식에서는 무엇이 불편했는지, 26ai에서는 그 문제가 어떻게 개선되었는지, 실제 업무에 적용할 때 어떤 점을 조심해야 하는지를 실습 흐름에 맞춰 차근차근 설명합니다. 저자가 직접 테스트한 SQL과 실행 결과를 바탕으로 구성했기 때문에 문서만 읽었을 때 놓치기 쉬운 차이도 함께 확인할 수 있습니다.
새로운 SQL 문법, 멀티테넌트 운영 기능, 성능 진단과 최적화 기능, AI Vector Search와 Select AI 같은 AI 기능까지 폭넓게 다루지만, 단순히 기능을 나열하는 방식은 지양했습니다. 각 장은 기능의 필요성을 먼저 짚고, 실습을 통해 동작을 확인한 뒤, 내부 동작과 주의사항을 정리하는 흐름으로 구성되어 있습니다. 독자는 책의 순서를 따라가며 26ai의 변화를 자연스럽게 이해할 수 있습니다.
오라클의 신기능은 설명만 읽어서는 실무 감각이 잘 잡히지 않습니다. 직접 실행해 보고, 에러를 만나 보고, 실행 계획과 데이터 딕셔너리를 확인해야 실제 환경에서 어떻게 써야 할지 판단할 수 있습니다. 이 책은 그 과정을 실무자의 시선으로 정리한 Oracle AI Database 26ai 실습형 안 [more...]

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웹 개발을 위한 SQL : MariaDB 설치부터 AI Studio 활용 설계, 실전 프로젝트 구현까지/박상한 지음/영진.com(영진닷컴)

Thu, 23 Jul 2026 09:46:00 +0900

웹 개발을 위한 SQL : MariaDB 설치부터 AI Studio 활용 설계, 실전 프로젝트 구현까지

박상한 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 07월 / ISBN:9788931483420
정가: 35,000원 / 판매가: 31,500원 / 마일리지: 1,750원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

사수 없이 배우는 실전 웹 데이터베이스 설계!

이 책을 관통하는 가장 중요한 철학이 하나 있습니다. '데이터베이스 설계에는 결론이나 정해진 완벽한 단 하나의 정답은 없다'라는 것입니다. 똑같은 무인 스터디카페 키오스크 화면과 웹소설 대시보드를 보더라도 설계자의 경험과 서비스의 방향성에 따라 테이블의 구조와 관계는 천차만별로 달라질 수 있습니다.
무인 스터디카페와 웹소설 플랫폼 대시보드를 해부해 보면서 화면 뒤의 진짜 데이터 흐름을 체험해 보고 정제되지 않은 데이터를 다루면서 실제 프로젝트에서 겪을 만한 작업을 실행해 볼 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 대량의 데이터를 만들어내고 구성하는 과정을 통해 자신만의 무기를 장착할 수 있습니다.
무엇보다 중요한 것은 '정답을 달달 외우는 것'이 아니라 '직접 시도해 보는 것'입니다. 아무리 단순해 보이는 서비스라도 직접 데이터베이스를 설계해 보고, 가상 데이터를 채워 넣고, 통계 쿼리를 뽑아보는 일련의 과정을 단 한 번이라도 시도해 보기 바랍니다. 이 작은 시도만으로도 실무 현장에서 데이터베이스 설계자들이 어느 정도의 깊이와 분량을 다루며, 어떤 방법들을 치열하게 고민하는지 깨닫게 될 것입니다. 그리고 그 고민의 깊이를 이해하는 순간, 여러분이 데이터와 시스템을 바라보는 시각은 완전히 뒤바뀔 것입니다.

【 대상 독자층 】
- 1~3년차 주니어 웹 개발자 및 풀스택 지망생
- 데이터 엔지니어 초심자
- IT 기획자 및 AI 도구를 사용하고 싶은 분

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오렌지3로 쉽게 배우는 머신러닝과 데이터 분석/장원두.황순욱.진예지 지음/생능출판사

Mon, 20 Jul 2026 15:09:00 +0900

오렌지3로 쉽게 배우는 머신러닝과 데이터 분석

장원두.황순욱.진예지 지음 / 생능출판사 / 2026년 07월 / ISBN:9791194630814
정가: 29,000원 / 판매가: 29,000원 / 마일리지: 0원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

오렌지는 위젯을 드래그 앤 드롭하는 비주얼 코딩 도구로, 복잡한 텍스트 코딩 없이도 머신러닝 기법을 활용하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있게 해준다. 파이썬의 머신러닝 패키지인 scikit-learn 라이브러리를 내부적으로 사용하기 때문에 다른 데이터 분석 소프트웨어에 비해 자유도도 매우 높은 편이다. 코딩을 전혀 모르는 상태에서도 15주라는 짧은 시간 동안 머신러닝과 데이터 분석을 전반적으로 학습할 수 있도록 구성되었다.

시간이 많이 소요되는 코딩 과정이 생략되기 때문에, 머신러닝 모델을 활용하는 방법에 좀 더 집중하여 공부할 수 있다. 다양한 예제를 통해 머신러닝의 주요 개념을 이해하고, 데이터를 실제로 분석해 가는 과정을 차근차근 경험할 수 있으며, 스스로의 힘으로 다양한 데이터들을 쉽고 빠르게 분석하는 능력을 갖출 수 있다. 개정판에서는 기존에 사용된 여러 데이터를 최신으로 업데이트하고, 새롭게 바뀐 오렌지 인터페이스 화면을 모두 새롭게 캡처하여 최신화하였다.

CHAPTER 01 오렌지, 노코딩, 머신러닝
1.1 노코딩 데이터 분석과 오렌지
1.2 인공지능 개념 잡기
1.3 설치 방법
1.4 화면 구성
1.5 위젯
연습문제

CHAPTER 02 오렌지 기초와 기초 통계 분석
2.1 꽃의 종류별 특징 조사(오렌지의 기초 통계 위젯)
2.2 수강 학생들의 분포를 분석해 보자(피벗 테이블)
연습문제

CHAPTER 03 데이터 시각화
3.1 음주운전을 가장 많이 하는 시간대는 언제일까?(히스토그램)
3.2 와인은 품종에 따라 성분 차이가 있을까?(막대그래프와 Box plot)
3.3 전복도 나이를 먹을까?(산점도와 상관계수)
3.4 타이타닉 호의 생존자 데이터 분석(Mosaic Display)
연습문제

CHAPTER 04 데이터 전처리
4.1 우리나라에서 가장 더운 도시는?(Impute)
4.2 전기자동차가 가장 활성화된 지역을 찾아보자(Melt)
4.3 보이스피싱은 줄어들고 있을까?(Feature Constructor)
4.4 감기에 제일 많이 걸리는 지역은 어디?(Merge Data, Concatenate)
연습문제

CHAPTER 05 비지도 학습과 데이터 분석
5.1 비지도 학습이란?
5.2 비슷한 성적 패턴을 가진 학생들을 찾아보자(계층적 군집 분류)
5.3 동물원의 동물들을 비슷한 동물끼리 모아보자(K-평균 알고리즘)
5.4 이번 겨울에 방문할 유럽 스키장은 어디?(자기조직화 지도)
5.5 재무 데이터로 우량 기업을 찾아보자(주성분 분석)
연습문제

CHAPTER 06 지도 학습과 데이터 분류
6.1 지도 학습이란?
6.2 주택 가격을 예측해 보자(회귀분석)
6.3 건강검진 데이터로 흡연 여부를 알 수 있을까?(로지스틱 회귀분석과 나이브 베이즈)
6.4 이번 펀딩은 성공할 수 있을까?(K-NN, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트)
6.5 심장병이 있는지 예측해 보자(서포트 벡터 머신과 인공신경망)
연습문제

CHAPTER 07 딥러닝과 이미지 분류
7.1 이미지 데이터와 딥러닝
7.2 오렌지와 이미지 데이터
7.3 이 꽃의 이름은?(이미지 임베딩과 합성곱 신경망)
7.4 내 컴퓨터의 사진을 정리해 보자(이미지와 비지도 학습)
7.5 차량 종류를 분류해 보자(이미지 학습 응용 (1))
7.6 반려동물의 표정을 분류해 보...

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데이터베이스 개론/김연희 지음/한빛아카데미(교재)

Thu, 09 Jul 2026 11:18:00 +0900

데이터베이스 개론

김연희 지음 / 한빛아카데미(교재) / 2026년 07월 / ISBN:9791173400650
정가: 30,000원 / 판매가: 30,000원 / 마일리지: 300원
이벤트: 취업 성공 3트랙(전문직· IT· 현장형 기술직) + 투두리스트, 목표 달력, 타임테이블 떡메모지

데이터베이스를 처음 학습하는 독자를 대상으로 집필된 교재다. 다양한 예와 그림을 통해 데이터와 정보의 개념부터 관계 데이터 모델, SQL, 데이터베이스 설계와 관리까지 핵심 내용을 체계적으로 다루었다. 개정 4판에서는 응용 영역을 보강하고 최신 트렌드를 보완했으며, Step-up 연습 및 LEVEL-UP 종합실습, 단계별 실전예제, 생각해보기 등을 수록하였다.

Chapter 01 데이터베이스 기본 개념
01 데이터베이스의 필요성
02 데이터베이스의 정의와 특징
03 데이터 과학 시대의 데이터
요약

Chapter 02 데이터베이스 관리 시스템
01 데이터베이스 관리 시스템의 등장 배경
02 데이터베이스 관리 시스템의 정의와 기능
03 데이터베이스 관리 시스템의 장점과 단점
04 데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정
요약

Chapter 03 데이터베이스 시스템
01 데이터베이스 시스템의 정의
02 데이터베이스의 구조
03 데이터베이스 사용자
04 데이터 언어
05 데이터베이스 관리 시스템의 구성
요약

Chapter 04 데이터 모델링
01 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념
02 개체-관계 모델
03 논리적 데이터 모델
요약

Chapter 05 관계 데이터 모델
01 관계 데이터 모델의 개념
02 관계 데이터 모델의 제약
요약

Chapter 06 관계 데이터 연산
01 관계 데이터 연산의 개념
02 관계 대수
03 관계 해석
요약

Chapter 07 데이터베이스 언어 SQL
01 SQL의 소개
02 SQL을 이용한 데이터 정의
03 SQL을 이용한 데이터 조작
LEVEL-UP 종합실습 1 콘텐츠 플랫폼 데이터베이스
LEVEL-UP 종합실습 2 데이터 분석과 서비스 운영
요약

Chapter 08 데이터베이스 응용 SQL
01 뷰
02 삽입 SQL
LEVEL-UP 종합실습 1 뷰를 활용한 데이터 분석과 서비스 운영
LEVEL-UP 종합실습 2 파이썬과 MySQL을 이용한 데이터베이스 프로그래밍
요약

Chapter 09 데이터베이스 설계
01 데이터베이스 설계 단계
02 요구 사항 분석
03 개념적 설계
04 논리적 설계
05 물리적 설계와 구현
LEVEL-UP 종합실습 한빛플릭스+ 데이터베이스 설계하기
요약

Chapter 10 정규화
01 정규화의 개념과 이상 현상
02 함수 종속
03 기본 정규형과 정규화 과정
요약

Chapter 11 회복과 병행 제어
01 트랜잭션
02 장애와 회복
03 병행 제어
요약

Chapter 12 보안과 권한 관리

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벡터 데이터베이스 설계와 구축/송기상 지음/아이리포

Tue, 30 Jun 2026 09:37:00 +0900

벡터 데이터베이스 설계와 구축

송기상 지음 / 아이리포 / 2026년 07월 / ISBN:9791193747100
정가: 19,800원 / 판매가: 17,820원 / 마일리지: 990원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

러시아-우크라이나 전쟁에서 미국 방산 AI 기업 팔란티어(Palantir)는 엄청난 존재감을 드러내었다. 현재 전세계는 팔란티어와 같은 AI 소프트웨어 기업들이 국방 및 의료 분야에서 두각을 나타내고 있으며, 그 핵심에는 데이터 기반 설계와 고도화된 분석기법이 자리하고 있다. AI 시스템의 성능을 극대화하려면 비정형 데이터를 구조적으로 정의하고 효율적으로 활용하는 것이 필수적이며, 이를 뒷받침하는 핵심 기술로는 Vector DB, 지식그래프 모델링, 온톨로지 등이 있다. 특히, 비정형 데이터에서 의미적 유사도를 빠르게 검색할 수 있는 Vector DB와 관계 중심 탐색이 가능한 Graph DB는 AI 구현에 필수적인 요소이다.
이 책은 Vector DB, Graph DB의 개념부터 실전 적용까지 데이터 중심의 AI 설계 핵심 가이드를 제공한다.

Chapter 1. Vector DataBase 개요
__1.1 The Rising Star of AI
__1.2 Vector에 대한 이해

Chapter 2. Vector DBMS 종류 및 선택 기준
__2.1 Vector DBMS 특징
__2.2 Vector DBMS 종류 및 선택 시 고려사항
__2.3 Vector DBMS 종류별 특징 비교

Chapter 3. 생성형 AI 프로젝트 설계 방법론
__3.1 생성형 AI 프로젝트 수행 작업 절차
__3.2 데이터 분석 준비 및 설계 절차

Chapter 4. 데이터 분석 및 준비
__4.1 데이터 범위/유형 분석
__4.2 데이터 요건 분석
__4.3 데이터 피처 분석
__4.4 데이터셋 확보

Chapter 5. Vector DataBase Schema 설계
__5.1 Vector DB Schema 설계
__5.2 Collection Design
__5.3 Vector Design
__5.4 Meta Data Design
__5.5 Relationship Design

Chapter 6. 데이터 검색/응답 정합성 검증(Retrieval/Response)
__6.1 데이터 평가 및 검증

Chapter 7. RAG 개요 및 성능 개선
__7.1 RAG 개요
__7.2 RAG 아키텍처
__7.3 RAG 한계
__7.4 RAG 개선(Advanced RAG, Modular RAG, Graph RAG)

Chapter 8. Advanced RAG
__8.1 Advanced RAG 개요
__8.2 원천 데이터의 정비
__8.3 Retrieval 전략의 조정
__8.4 Search 전략 조정
__8.5 Collection 분리/분산

Chapter 9. Modular RAG
__9.1 Modular RAG 개요
__9.2 독립 모듈화
__9.3 다양한 FLOW 패턴
__9.4 참조 - Modular RAG 외부 논문

Chapter 10. Graph RAG - 지식 기반 RAG
__10.1 Graph RAG 개요
__10.2 Graph DB 모델링-데이터 모델링 기본 구조
__10.3 Graph DB 모델링-데이터의 분리(Divide) 깊이
__10.4 Graph DB 모델링-데이터 모델링 절차
__10.5 Graph DB 모델링-데이터 검색
__10.6 온톨로지
__10.7 Graph RAG에서 지식그래프 활용(Graph DB + 온톨로지)
__10.8 Graph RAG의 비즈니스 적용 사례(국방, 의료, 법률)
__10.9 Neo4j DB
__참고) 팔란티어 Ontology 구현방법 및 적용 시 주의사항

Chapter 11. 프로그램 따라해 보기
__11.1 Chroma DB - Vector DB
____11.1.1 Chroma DB 설치
____11.1.2 프로그램 따라...

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LUVIT♥ EPL과 유튜브 데이터로 배우는 DuckDB/이기준 지음/제이펍

Thu, 11 Jun 2026 10:37:00 +0900

LUVIT♥ EPL과 유튜브 데이터로 배우는 DuckDB

이기준 지음 / 제이펍 / 2026년 06월 / ISBN:9791124205716
정가: 30,000원 / 판매가: 27,000원 / 마일리지: 1,500원
이벤트: 수험서 분철 당일배송 오픈!

복잡한 데이터 분석 흐름을 더 단순하게 만드는 DuckDB

최근 주목받고 있는 DuckDB를 활용해 SQL 기반 데이터 분석과 실전 프로젝트를 학습할 수 있도록 구성한 입문서다. 기본 사용법부터 SQL 기초와 고급 활용법, 파이썬 연동, 데이터 시각화와 대시보드 제작까지 단계적으로 학습하며 현대적인 데이터 분석 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있다. 특히 프리미어리그(EPL) 경기 및 선수 데이터 분석, 유튜브 인기 영상 트렌드 분석, <케이팝 데몬 헌터스> 채널 분석 등 실제 데이터를 활용한 다양한 예제를 통해 데이터를 읽고 해석하는 과정을 직접 따라 해볼 수 있도록 구성했다. Plotly와 great_tables를 활용한 데이터 시각화와 대시보드 제작까지 함께 다루며, SQL과 데이터베이스를 처음 접하는 입문자부터 데이터 엔지니어까지 폭넓게 활용할 수 있도록 했다.

머리말 viii
베타리더 후기 xi
이 책을 읽는 법 xiv
학습 가이드 xviii
로드맵 xx

PART 1 분석 데이터베이스의 떠오르는 샛별, DuckDB
CHAPTER 1 DuckDB란?
1.1 DuckDB의 개발 배경과 인기 4
1.2 DuckDB의 장점 9
1.3 DuckDB의 내부 구조 12
1.4 DuckDB의 중요성 18
돌아보기/쪽지시험 23

CHAPTER 2 DuckDB 들어가기
2.1 설치 및 접속과 종료 25
2.2 EPL 데이터베이스를 만들기 위한 준비 34
2.3 스키마로 보는 EPL 데이터베이스 목록 40
2.4 EPL 데이터베이스를 다루는 기능 45
돌아보기/쪽지시험 51

CHAPTER 3 DuckDB CLI로 EPL 데이터 살펴보기
3.1 DuckDB CLI 기초 53
3.2 EPL 데이터베이스 조회 60
3.3 데이터 임포트 71
3.4 데이터베이스 통합 89
3.5 데이터 내보내기 94
돌아보기/쪽지시험 100

PART 2 분석을 위한 SQL
CHAPTER 4 DuckDB SQL로 EPL 데이터 조작하기
4.1 DuckDB SQL IDE로 시작하는 ESPN 데이터베이스 104
4.2 DML로 다루는 선수, 팀, 경기 데이터 조회 110
4.3 DDL로 구성하는 EPL, 팀, 선수 테이블과 뷰 133
4.4 조인 연산으로 다루는 EPL 경기, 선수, 팀 데이터 142
4.5 집합 연산으로 다루는 유로파리그/EPL 선수 라인업 153
돌아보기/쪽지시험 159

CHAPTER 5 고급 SQL로 EPL 데이터 분석하기
5.1 날짜와 시간 함수로 분석하는 EPL 경기 결과 161
5.2 서브 쿼리로 분석하는 EPL 순위와 득점 170
5.3 CTE로 구조화하는 EPL 득점, 순위 분석 178
5.4 CASE로 구분하는 EPL 경기 결과와 수익 186
5.5 GROUP BY 확장으로 요약하는 EPL 공격 지표 193
5.6 윈도 함수로 계산하는 EPL 득점, 순위, 누적 기록 198
5.7 피벗으로 변환하는 EPL 팀 로스터 표 215
5.8 고급 SQL로 분류하고 실행하는 EPL 데이터 220
돌아보기/쪽지시험 225

CHAPTER 6 DuckDB 전용 SQL로 EPL 데이터 활용하기
6.1 DuckDB용 데이터 타입 227
6.2 DuckDB용 SQL 문법 232
6.3 DuckDB용 질의 기능 242
돌아보기/쪽지시험 249

PART 3 실전 DuckDB 프로젝트
CHAPTER 7 파이썬으로 DuckDB를 연동하여 EPL 데이터를 분석하고 시각...

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