[정오표] 구글 빅쿼리 완벽 가이드

# 2021년 2월 15일 전자책 v1.1 정오표

p365. 예제 7-63 중 2행

tart_station_name -> start_station_name

 

p419. 예제 8-49 중 4행

escription -> description

 

p487. 예제 9-29 중 11행

contidence_level -> confidence_level

 

 

# 2020년 11월 26일 종이책 1쇄 정오표

p46. 9-10행

이는 10Gb/초로 통신하는 100,000대의 서버에 해당한다.

-> 

이는 초당 10Gb로 10만 대의 서버가 서로 통신할 수 있는 규모다.

 

p46. 아래에서 5행

수행현하는 데 -> 수행하는 데

 

p54. 2번 주석

드레멜에 더 많은 -> 드레멜에 대한 더 많은

 

p61. 3행

모두 선택하려면는 -> 모두 선택하려면

 

p118. 표 3-3 BOOL 설명 중 

참과 거짓 중 하나 SQL은 -> 참과 거짓 중 하나. SQL은

 

p125. 아래에서 7행

하는지 알고 있면 -> 하는지 알고 있으면

 

p128. 아래에서 1-4행

또한 1차 지망으로 진학하는 ~ 명문 대학들을 검색한다.

->

또한 가족 중에 처음으로 대학에 진학하는 학생들을 10% 이상 입학시켜 가정의 중위소득 순으로 순위를 매기는 대학을 골라낸 다음, 문화적, 경제적으로 혜택을 받지 못한 학생들에게 입학 기회를 주는 명문 대학들을 찾아낸다.

 

p133. 예제 4-14 코드 마지막 줄

./college_scorecard.csv.gz 

->

/tmp/college_scorecard.csv.gz

 

p136. 예제 4-23 코드 내용

bq cp ch04.college_scorecard

someds.college_scorecard_copy

->

bq cp ch04.college_scorecard someds.college_scorecard_copy

 

p141. 두 번째 문단 2째 줄

CSV 파일을 대상으로 하는 것이 아니며, 데이터 자체도 

-> 

CSV 파일을 대상으로 실행되며, 데이터 자체는 

 

p144. 첫째 줄

다음과 같이 시작하더라도

-> 

다음과 같이 datestamp=으로 시작하더라도 위의 형식에 어긋나지 않는다.

 

p150. 본문 3-4째줄

따라서 데이터 분석 팀에 대한 수요는

-> 

따라서 데이터 분석 팀의 요구사항은

 

p150. 예제 4-39 6행 FROM 추가

`ch04.cloudaudit_googleapis_com_data_access_2019*` 

->

FROM `ch04.cloudaudit_googleapis_com_data_access_2019*` 

 

p157. 그림 4-5 제목 수정

그림 4-5 가족 중에 처음으로 대학에 진학한 학생들을 입학시킨 대학들은 학생 수 또한 작다는 통찰을 구글 시트에서 얻을 수 있다. 즉 가족 중에 처음 대학생이 된 학생들이 10% 늘어나면 중위 가계 소득은 $11,400 감소한다.

 

p158. 그림 4-6 제목 수정

그림 4-6 가족 중 처음 대학에 진학한 학생이 많은 대학일수록 SAT 평균이 낮은 경향이 있다.

 

p164. 주석 24번 업데이트

이 기능은 CLI로만 작업 가능하니 https://cloud.google.com/bigquery/external-data-bigtable 페이지를 참고하자. - 옮긴이

 

p167.  본문 4-5행

이 방법을 이용하면 -> 옮길 수 있다.

->

이 방법을 이용하면 클라우드 빅테이블에 운영 부하를 걸지 않고서 분석 작업 부하를 빅쿼리로 이동시켜 수행할 수 있다.

 

p169. 12행

대학 점수카드 데이셋을 처리한다. -> 대학 점수카드 데이터셋을 처리한다.

 

p170. 예제 4-51 코드 중 4행

"dstination_table_name_template" -> "destination_table_name_template"

 

p171. 8-9행

작업의 런타임이 지정된 날짜 및 시간 형식 파라미터처럼 덧붙어야 한다. 

-> 

지정된 날짜 및 시간 형식 파라미터처럼 작업의 실행 시각을 덧붙여야 한다.

 

p187. 6행

유출되는 데이터, 스트리밍 로드는 -> 지속적인 스트리밍 로드는

 

p190. 주석 1번

PUT은 부분적으로 갱신할 때 유용하다.

-> 

PATCH는 부분적으로 갱신할 때 유용하다.

 

p198. 하단 참고 박스 중 5째 줄

모든 API를 다루는 것이 중요하므로,

-> 

전체 API를 다루기가 불가능하므로,

 

p209. 예제 5-32 중 주석

# blocks and waits

->

# 중단 및 대기

 

p234. 예제 5-71 중 코드 행 분리

ag, bg, cg = stats.gamma.fit(durations) result['ag'] = ag

->

ag, bg, cg = stats.gamma.fit(durations)

result['ag'] = ag

 

p255. 14행

새로 로드되거나 리밸런싱되어서 아직 보조 클러스터에 이전되지 데이터는

->

새로 로드되거나 리밸런싱되어서 아직 보조 클러스터에 이전되지 않은 데이터는

 

p257. 5행

쿼리 마스터의 장애는 쿼리의 재시작으로 유발할 수

->

쿼리 마스터의 장애는 쿼리의 재시작을 유발할 수

 

p271. 2째 줄

10명이 보기에는

-> 

본인까지 포함해서 10명이 보기에는

 

p280. 밑에서 2째 줄

분석 성능이 -> 분석 성능에

 

p295. 8째 줄

수행하는 작업은 비용을 클러스터링된 테이블을 운영하는 비용도

-> 수행하는 작업은 클러스터링된 테이블을 운영하는 비용도

 

p343. 예제 7-41 중 제목

London_bicycles -> london_bicycles

 

p348. 3행

클라우드 데이터락 클러스터에서 -> 클라우드 데이터프록 클러스터에서

 

p352. 밑에서 3째 줄

30일 이상 멀티리전 -> 30일 이상 된 멀티리전 

 

p365. 예제 7-63 중 2행

tart_station_name -> start_station_name

 

p377. 10행

최소하하는 방법도 살펴봤다. -> 최소화하는 방법도 살펴봤다.

 

p404. 1행

상관 크로스 조(CROSS JOIN)을 -> 상관 크로스 조인(CROSS JOIN)을

 

p419. 예제 8-49 중 4행

escription -> description

 

p487. 예제 9-29 중 11행

contidence_level -> confidence_level

 

p498. 주석 19 내용 

데이터셋의 마지막 며칠간의 데이터를 학습에 사용하지 못하도록 하면, 데이터 셋의 마지막 며칠 간의 데이터를 학습에 사용하지 못하도록 하면

->

데이터셋의 마지막 며칠 간의 데이터를 학습에 사용하지 못하게 하면,

 

p527. [AI 플랫폼을 사용해 하이퍼파라미터로 튜닝하기] 절의 5행

하이퍼파라미터 튜닝 서비스를 DNN 모델의

->

하이퍼파라미터 튜닝 서비스로 DNN 모델의

 

p532. 예제 9-70 코드부 마지막 행

row_restriction=row_restriction) 

-> 

row_restriction=ROW_RESTR

 

p534. 예제 9-75 윗줄

앞서 살펴본 텐서플로 이그잼플은 

-> 앞서 살펴본 텐서플로 이그잼플 객체는

 

p534. 예제 9-75 아래 2째 줄

그런 다음 텐서플로에서

-> 그런 다음 텐서플로의 

 

p546. 7행

각 역이 제공하는 -> 각 역할이 제공하는

 

p556. 그림 10-2 이해를 돕기 위해 컬러 이미지를 공개합니다

 

p561. 18행

할 수 있도록 소프트웨어는 작성한다. -> 할 수 있도록 소프트웨어를 작성한다.

 

p565. 1행

유휴 시 암호화와 네트워크를 통한 전송 시 암호화를 통해 암호화된다.

->

유휴 시 암호화되며 네트워크를 통해 전송할 때도 암호화된다.

 

p567. 4행 중 괄호 누락과 잘못된 병기 표현

멀티리전(예를 들면 US와 EU14은 둘 또는 그 이상의 리전을 포함하고 있다. 지원되는 지역의 최신 목록은 빅쿼리 문서(https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations)를 참고한다.

->

멀티리전(예를 들면 US와 EU14)은 둘 또는 그 이상의 리전을 포함하고 있다. 지원되는 지역의 최신 목록은 빅쿼리 문서(https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations)를 참고한다.

 

p571. 15행

접근 권한을 가진 사용자들에게 

->

접근 권한을 가진 사용자들에게