구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 이용한 피트니스 데이터 수집, 분석 자동화 시스템 만들기

이 책은 자신의 라이프 로그를 분석하여 개인 차원의 의사 결정에도 데이터를 이용할 할 방법을 찾고 있는 데이터 엔지니어나 분석가를 위한 책이다. 책에서 다루는 빅데이터 시스템은 구글 피트니스와 레스큐타임이라는 어플리케이션의 데이터를 구글 클라우드 플랫폼을 이용하여 수집, 분석하게 되며 이렇게 얻은 분석 결과는 개인의 의사 결정에 활용할 수 있게 된다.

클라우드 기반 빅데이터 분석 시스템
- 데이터 수집을 위한 JAVA 프로그램 개발
- 데이터 처리를 위한 클라우드 데이터플로우(Cloud Dataflow)
- 데이터 분석을 위한 빅쿼리(BigQuery)
- 데이터 저장을 위한 구글 클라우드 스토리지(Cloud Storage)
- 데이터 표현을 위한 구글 데이터스튜디오(Data Studio)
- 분석 시스템 스케쥴링 처리를 위한 에어플로우(Airflow)

라이프로그 수집 및 저장 방법
- 구글 피트니스 데이터의 수집과 저장
- 레스큐타임 데이터의 수집과 저장

서문
Chapter 1. 빅데이터 시스템 프로젝트의 소개
1.1 빅데이터 분석이란?
1.2 빅데이터 시스템 프로젝트의 이해와 목표
1.3 빅데이터 시스템 프로젝트의 구성

Chapter 2. 프로젝트 준비 - 개인 데이터 가져오기
2.1 구글 피트니스와 레스큐타임 설치 및 환경 구성
2.2 안드로이드 미핏 구글 피트니스 동기화
2.3 안드로이드 Notify & Fitness for Mi Band 앱을 이용한 미핏 구글 피트니스 동기화
2.4 IOS 건강 앱을 이용한 미핏 구글 피트니스 동기화

Chapter 3. 프로젝트 준비 - 개발 환경 구성
3.1 컴퓨터 실습 환경 구성하기
3.2 구글 클라우드 플랫폼 설정하기
3.3 구글 클라우드 플랫폼 사용자 인증 파일 만들기

Chapter 4. 빅데이터 시스템의 구축 - 데이터의 수집과 저장
4.1 들어가며
4.2 데이터 저장소 생성
4.3 구글 피트니스 데이터의 수집과 저장
4.4 레스큐타임 데이터의 수집과 저장

Chapter 5. 빅데이터 시스템의 구축 - 데이터의 처리와 분석
5.1 들어가며
5.2 빅쿼리 파티셔닝과 클러스터링에 대한 이해
5.3 빅쿼리 저장소 생성
5.4 클라우드 데이터플로우 사용 준비
5.5 구글 피트니스 데이터 변환
5.6 레스큐타임 데이터 변환
5.7 빅쿼리를 이용한 데이터 분석

Chapter 6. 빅데이터 시스템의 구축 - 데이터의 표현
6.1 들어가며
6.2 구글 데이터스튜디오를 이용한 데이터 시각화
6.3 대시보드 보고서 제작
6.4 타임 리포트 보고서 제작
6.5 헬스 리포트 보고서 제작
6.6 인사이트 보고서 제작

Chapter 7. 빅데이터 시스템의 구축 - 시스템 스케쥴링
7.1 들어가며
7.2 에어플로우 설치 및 설정하기
7.3 에어플로우 서비스 어카운트 사용 설정
7.4 구글 피트니스 데이터 처리 자동화
7.5 레스큐타임 데이터 처리 자동화