본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍

사트남 알랙 저자(글) · 전희원 번역
인사이트 · 2010년 12월 30일
0.0 (0개의 리뷰)
평가된 감성태그가
없습니다
  • 집단지성 프로그래밍 대표 이미지
    집단지성 프로그래밍 대표 이미지
  • A4
    사이즈 비교
    210x297
    188x240
    단위 : mm
MD의 선택 무료배송 이벤트 소득공제
10% 28,800 32,000
적립/혜택
1,600P

기본적립

5% 적립 1,600P

추가적립

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 1,600P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원
배송안내
무료배송 적용상품
배송비 안내
국내도서 / 외국도서
도서만 15,000원 이상 구매 시 무료배송
도서 + 잡지 / 만화 / :K컬렉션을 함께 15,000원 이상 구매 시 무료배송

15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과

잡지 / 만화 / :K컬렉션 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 2만 원 이상 구매 시 무료배송

2만원 미만 시 2,500원 배송비 부과

해외주문 서양도서 / 해외주문 일본도서 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 15,000원 이상 구매 시 무료배송

15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과

업체배송 상품 (전집, GIFT, 음반 / DVD 등)
중고장터 상품
해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고 (업체 별/판매자 별 무료배송 기준 다름)
바로드림 오늘배송
업체에서 별도 배송하여 1Box당 배송비 2,500원 부과

1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준
바로드림, eBook 상품을 주문한 경우, 플래티넘/골드/실버회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우, 무료배송 등록 상품을 주문한 경우
주문정보를 불러오는 중입니다.
서울시 종로구 종로 1

알림 신청하시면 원하시는 정보를
받아 보실 수 있습니다.

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

패키지

북카드

키워드 Pick

키워드 Pick 안내

관심 키워드를 주제로 다른 연관 도서를 다양하게 찾아 볼 수 있는 서비스로, 클릭 시 관심 키워드를 주제로 한 다양한 책으로 이동할 수 있습니다.
키워드는 최근 많이 찾는 순으로 정렬됩니다.

책 소개

이 책이 속한 분야

소셜 네트워크 세상에 숨어 있는 집단지성의 힘!
『실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍』은 집단지성을 실제 웹 애플리케이션에 적용하는 방법을 설명한 책이다. 개념이나 배경 수식을 설명하기 위해 간단한 예제를 보여주며 기능을 구현할 이상적인 아키텍처, 데이터베이스 스키마, 코드 구현과 오픈소스 도구의 사용법까지 넓은 분야의 주제를 다룬다. 크게 3부로 구성되어 있으며 먼저, 데이터를 수집하고 여기에서 정보를 추출하는 방법을 설명한다. 2부에서는 CI기법인 데이터 마이닝과 텍스트 분석 기법, 클러스터링, 예측기술을 설명한다. 더불어 아마존이나 구글 뉴스, 넷플릭스 같은 선두 업체들이 추천 엔진을 어떻게 만들었는지 보여주고 애플리케이션에 적용할만한 다른 접근 방법들도 함께 소개한다.
이 책의 저자는 사용자의 클릭이나 댓글, 태그, 블로깅, 구매 이력 데이터 등 사용자들이 웹 서비스를 사용하며 축적한 데이터에 집단지성을 적용하면, 사용자들이 관심을 가질만한 아이템을 보여주거나 특정 아이템을 구입할만한 사용자가 누구일지 예측할 수 있다고 말한다.

작가정보

저자(글) 사트남 알랙

저자 사트남 알랙(Satnam Alag) 박사는 생명과학 커뮤니티를 위한 버티컬 검색 엔진과 웹 2.0 사용자 중심 애플리케이션을 개발하는 넥스트바이오(www.nextbio.com)의 엔지니어링 부사장이다. 15년 동안 기계학습(machine learning) 분야에서 경험을 쌓았으며, 10년이 넘도록 상업적 소프트웨어를 개발/관리했고, Johnson & Johnson’s BabyCenter에서 컨설턴트로, Rearden Commerce에서는 최고 소프트웨어 아키텍트로 재직하기도 했다. 자바 플랫폼의 SCEA(Sun Certified Enterprise Architect) 자격을 가지고 있다.

역자 전희원은 인하대학교 학사, 고려대학교 석사를 졸업하였다. 대학원에서 검색과 기계학습을 수학했으며, 『월간 마이크로소프트웨어』 『eWeek』 『IBM developerworks』 등에 검색, 데이터 마이닝, 기계학습, 분산처리에 대한 기고를 해왔다. 현재 야후!에서 기계학습이나 데이터 마이닝이 가미된 검색 관련 지능형 소프트웨어를 개발하고 있다. 블로그에서 고감자라는 아이디로 활동 중이다.

목차

  • 옮긴이의 글
    추천의 글
    지은이의 글
    감사의 글
    이 책에 대해
    저자에 대해
    표지 그림에 대해

    1부 지능화를 위한 데이터 수집하기
    1장 집단지성에 대한 이해

    1.1 집단지성이란 무엇인가
    1.2 웹 애플리케이션의 집단지성
    1.2.1 집단지성 시작부터 끝까지: 예제 애플리케이션
    1.2.2 집단지성의 이점들
    1.2.3 집단지성은 웹 2.0의 핵심 요소다
    1.2.4 콘텐츠 중심에서 사용자 중심의 애플리케이션으로 바꾸기 위해 집단지성 이용하기
    1.3 지능 정보의 분류
    1.3.1 명시적 지능 정보
    1.3.2 암묵적 지능 정보
    1.3.3 추출된 지능 정보
    1.4 요약

    2장 사용자 교류 정보를 통한 학습
    2.1 지능화 시스템 아키텍처
    2.1.1 동기식 서비스와 비동기식 서비스
    2.1.2 이벤트 드리븐 시스템에서의 실시간 학습
    2.1.3 넌이벤트 드리븐 시스템을 위한 폴링 서비스
    2.1.4 이벤트 드리븐 아키텍처와 드리븐 아키텍처의 장단점
    2.2 집단지성 적용을 위한 알고리즘 기초
    2.2.1 사용자와 아이템
    2.2.2 사용자 정보 표현하기
    2.2.3 콘텐츠 기반의 분석과 협업 필터링
    2.2.4 비 구조적 텍스트에서 지능형 정보 추출하기
    2.2.5 유사도 계산
    2.2.6 데이터셋의 유형
    2.3 사용자 교류 정보의 형태
    2.3.1 등급과 투표
    2.3.2 이메일 보내기 또는 링크 포워딩
    2.3.3 북마킹과 저장
    2.3.4 아이템 구매
    2.3.5 클릭 스트림
    2.3.6 리뷰
    2.4 사용자 교류 정보를 집단지성으로
    2.4.1 예제를 통해 본 등급의 지능 정보화
    2.4.2 북마킹과 저장, 상품 구매, 링크 포워딩, 클릭 스트림 그리고 리뷰들의 지능 정보화
    2.5 요약

    3장 태그로부터의 지능 정보 추출
    3.1 태깅에 대한 소개
    3.1.1 사용자와 아이템의 태그 관련 메타데이터
    3.1.2 전문가가 생성한 태그
    3.1.3 사용자가 생성한 태그
    3.1.4 기계적으로 생성한 태그
    3.1.5 태깅에 대한 팁
    3.1.6 왜 태그를 이용하는가?
    3.2 어떻게 태그를 이용할까?
    3.2.1 동적 내비게이션 만들기
    3.2.2 태그 클라우드를 좀더 효과적으로 이용하기
    3.2.3 타깃 검색
    3.2.4 폭소노미와 사전 구축
    3.3 사용자 태깅을 통한 지능 정보 추출 예제
    3.3.1 다른 아이템과 관련된 아이템
    3.3.2 사용자가 관심을 가질만한 아이템
    3.3.3 아이템과 관련 있는 사용자들
    3.4 태깅에 적합한 확장성 있는 아키텍처
    3.4.1 다른 접근 방법 살펴보기
    3.4.2 추천 아키텍처
    3.5 태그 클라우드 만들기
    3.5.1 태그 클라우드에 적합한 영속적인 디자인
    3.5.2 태그 클라우드를 만드는 알고리즘
    3.5.3 태그 클라우드 구현
    3.5.4 태그 클라우드 보여주기
    3.6 유사한 태그 찾기
    3.7 요약

    4장 콘텐츠에서 지능 정보 추출하기
    4.1 콘텐츠 종류와 이들의 통합
    4.1.1 콘텐츠 분류
    4.1.2 콘텐츠를 통합하기 위한 아키텍처
    4.2 집단지성과 관련이 있는 콘텐츠 종류
    4.2.1 블로그
    4.2.2 위키
    4.2.3 그룹과 게시판
    4.3 단계적 지능 정보 추출
    4.3.1 예제 셋업하기
    4.3.2 간단한 분석
    4.3.3 불용어 처리
    4.3.4 스태밍
    4.3.5 구 인식
    4.4 단순한 콘텐츠 타입과 복합 콘텐츠 타입
    4.5 요약

    5장 블로그 검색
    5.1 블로고스피어에 대한 소개
    5.1.1 블로고스피어의 활용
    5.1.2 RSS: 발행 포맷
    5.1.3 블로그 트래킹 회사들
    5.2 블로그 검색을 위한 프레임워크 구축
    5.2.1 검색기
    5.2.2 검색 파라미터
    5.2.3 검색 결과
    5.2.4 XML 결과 분석
    5.2.5 예외 처리
    5.3 기본 클래스 구현
    5.3.1 검색 파라미터 구현
    5.3.2 검색 결과 객체 구현
    5.3.3 검색기 구현
    5.3.4 XML 응답 파싱
    5.3.5 프레임워크의 확장
    5.4 테크노라티 통합하기
    5.4.1 테크노라티 검색 API 개요
    5.4.2 테크로라티 통합을 위한 클래스 구현
    5.5 블로그라인스 통합하기
    5.5.1 블로그라인스 검색 API 개요
    5.5.2 블로그라인스 통합을 위한 클래스 구현
    5.6 RSS를 사용하는 프로바이더 통합
    5.6.1 쿼리 파라미터 일반화
    5.6.2 블로그 검색기 일반화
    5.6.3 RSS 2.0 XML 파서 만들기
    5.7 요약

    6장 지능형 웹 크롤링
    6.1 웹 크롤링 개요
    6.1.1 왜 웹을 수집할까
    6.1.2 크롤링 프로세스
    6.1.3 지능형 크롤링과 집중 크롤링
    6.1.4 딥 크롤링
    6.1.5 사용할만한 크롤러들
    6.2 지능형 크롤러의 단계적 구현
    6.2.1 핵심 알고리즘 구현
    6.2.2 무례하지 않게 : robots.txt의 룰을 따르라
    6.2.3 콘텐츠 가져오기
    6.2.4 URL 추출
    6.2.5 크롤러를 똑똑하게 만들자
    6.2.6 크롤러 구동
    6.2.7 크롤러 확장하기
    6.3 너치를 사용한 대용량 크롤링
    6.3.1 너치 설치
    6.3.2 너치 크롤러 구동하기
    6.3.3 너치로 검색하기
    6.3.4 아파치 하둡, 맵/리듀스, 드라이어드
    6.4 요약

    2부 지능 정보 추출
    7장 데이터 마이닝 : 프로세스, 툴킷, 표준

    7.1 데이터 마이닝의 핵심 개념
    7.1.1 속성
    7.1.2 교사 학습과 비교사 학습
    7.1.3 주요 학습 알고리즘
    7.1.4 마이닝 프로세스
    7.2 오픈소스 데이터 마이닝 프레임워크 사용하기 : 외카(WEKA)
    7.2.1 외카 애플리케이션 사용하기 : 단계별 튜토리얼
    7.2.2 외카 API의 이해
    7.2.3 외카 API 활용 예제
    7.3 표준 데이터 마이닝 API : 자바 데이터 마이닝(JDM)
    7.3.1 JDM 아키텍처
    7.3.2 JDM 핵심 객체
    7.3.3 데이터셋의 표현
    7.3.4 모델 학습
    7.3.5 알고리즘 설정
    7.3.6 JDM 테스크
    7.3.7 JDM 연결
    7.3.8 DME 연결 예제 코드
    7.3.9 JDM 모델과 PMML
    7.4 요약

    8장 텍스트 분석 툴킷 구축하기
    8.1 텍스트 분석기 만들기
    8.1.1 루씬 활용
    8.1.2 어근 추출 분석기 만들기
    8.1.3 동의어와 구를 추출하는 필터 만들기
    8.1.4 동의어와 구를 추출하는 분석기 만들기
    8.1.5 분석기가 작동하게 만들기
    8.2 텍스트 분석 인프라 구축하기
    8.2.1 태그 인프라 만들기
    8.2.2 텀벡터 인프라 만들기
    8.2.3 텍스트 분석기 클래스 만들기
    8.2.4 텍스트 분석 인프라 적용하기
    8.3 프레임워크 적용 사례
    8.4 요약

    9장 클러스터링을 통한 패턴 추출
    9.1 블로그 글 클러스터링
    9.1.1 텍스트 클러스터링 인프라 정의
    9.1.2 테크노라티에서 블로그 글 가져오기
    9.1.3 텍스트 분석을 위한 k-means 클러스터링 알고리즘 구현
    9.1.4 텍스트 분석을 위한 계층적 클러스터링 알고리즘 구현
    9.1.5 기대치 최대화 알고리즘과 고차원 저밀도 데이터 클러스터링 예제
    9.2 외카를 이용한 클러스터링
    9.2.1 학습셋 만들기
    9.2.2 클러스터 생성하기
    9.2.3 클러스터링 평가
    9.3 JDM API를 이용한 클러스터링
    9.3.1 클러스터링 알고리즘과 관련된 JDM 핵심 클래스들
    9.3.2 JDM API를 이용한 클러스터링 환경 설정
    9.3.3 JDM API를 이용한 클러스터링 태스크 만들기
    9.3.4 클러스터링 태스크 실행하기
    9.3.5 JDM API를 이용한 클러스터링 모델 가져오기
    9.4 요약

    10장 예측 시스템 만들기
    10.1 분류에 대한 기초
    10.1.1 예제를 통해 결정 트리 배우기
    10.1.2 나이브 베이지언 분류기
    10.1.3 믿음 네트워크
    10.2 외카 API를 활용한 블로그 글 분류
    10.2.1 블로그 글을 분류하기 위한 데이터셋 빌드
    10.2.2 분류기 클래스 구축
    10.3 회귀 분석의 기초
    10.3.1 선형 회귀 분석
    10.3.2 다중 퍼셉트론
    10.3.3 원형 기준 함수
    10.4 외카를 사용한 회귀 분석
    10.5 JDM을 사용한 분류와 회귀 분석
    10.5.1 핵심 JDM 교사 학습 관련 클래스
    10.5.2 JDM API를 이용한 교사 학습 설정
    10.5.3 JDM API를 이용한 분류 태스크 생성
    10.5.4 JDM API를 이용한 분류 태스크 실행
    10.5.5 JDM API를 이용한 분류 모델 가져오기
    10.5.6 JDM API를 이용한 모델 테스트
    10.6 요약

    3부 애플리케이션에 지능 불어넣기
    11장 지능형 검색

    11.1 검색의 기본
    11.1.1 검색 아키텍처
    11.1.2 핵심 루씬 클래스들
    11.1.3 기본적인 인덱싱과 검색 예제
    11.2 루씬 색인
    11.2.1 색인 형식 소개
    11.2.2 색인 수정
    11.2.3 증분 색인
    11.2.4 텀 빈도 벡터에 접근하기
    11.2.5 인덱싱 성능 최적화
    11.3 루씬으로 검색하기
    11.3.1 루씬 스코어링의 이해
    11.3.2 루씬 쿼리
    11.3.3 검색 결과 정렬하기
    11.3.4 다중 필드 검색
    11.3.5 필터링
    11.3.6 다중 색인 검색
    11.3.7 HitCollector의 활용하기
    11.3.8 검색 성능 최적화
    11.4 유용한 도구와 프레임워크
    11.4.1 루크(Luke)
    11.4.2 솔라(Solr)
    11.4.3 컴퍼스(Compass)
    11.4.4 하이버네이트 검색
    11.5 지능형 검색 연구
    11.5.1 분류기와 예측기로 검색 보강
    11.5.2 검색 결과 클러스터링
    11.5.3 사용자에 최적화된 검색 결과
    11.5.4 커뮤니티 기반 검색
    11.5.5 언어 기반 검색
    11.5.6 데이터 검색
    11.6 요약

    12장 추천 엔진 만들기
    12.1 추천 엔진의 기초
    12.1.1 추천 엔진 소개
    12.1.2 아이템 기반 분석과 사용자 기반 분석
    12.1.3 콘텐츠 기반과 협업 기반의 유사도 계산
    12.1.4 콘텐츠 기반과 협업 기반 비교
    12.2 콘텐츠 기반 분석
    12.2.1 검색 엔진(루씬)을 사용해 유사 아이템 찾기
    12.2.2 콘텐츠 기반의 추천 엔진 구축
    12.2.3 문서 클러스터와 관련된 아이템
    12.2.4 사용자에 개인화된 콘텐츠
    12.3 협업 필터링
    12.3.1 k-인접 이웃(k-nearest neighbor)
    12.3.2 협업 필터링 구현을 위한 패키지
    12.3.3 잠재 은닉 색인으로 차원 줄이기
    12.3.4 차원 축소 구현
    12.3.5 확률 모델 기반 접근
    12.4 실제 사례
    12.4.1 아마존의 아이템 대 아이템 추천
    12.4.2 구글 뉴스의 개인화
    12.4.3 넷플릭스 상금을 타기 위한 넷플릭스와 벨코어의 해결책
    12.5 요약

    부록 A 네이버와 다음의 오픈 API를 이용한 블로그 검색
    부록 B 참고자료

책 속으로

“이 책은 자칫 재미없고 따분할 수 있는 집단지성 알고리즘을 아주 재미있는 웹 2.0 예제를 통해 보여줍니다. 또한 번역 과정에서 코드를 자세히 들여다보면서 이 책이 데이터 수집, 정제, 저장, 검색, 데이터 마이닝에 대해 적절한 시작점들을 제안해 준다는 사실을 알았습니다. 게다가 자바 아키텍트로 활동했던 저자답게 각 예제가 자바 언어의 특징을 잘 드러내고, 실제 여러분의 시스템에 적용하기에도 편하게 설계되어 있다는 것을 발견하기도 했습니다.
여러분이 웹 애플리케이션에 집단지성을 구현하기 시작했다면 이 책은 좋은 시작점이 되어 줄 것입니다. 또한 학교에서 이미 데이터 마이닝, 기계학습을 공부한 분들은 이런 개념들이 실전에서 어떻게 활용되는지 엿볼 수 있는 책이 되리라 생각합니다.”
- 옮긴이의 글 中

출판사 서평

소셜 네트워크 세상에 숨어 있는 집단지성의 힘
페이스북의 친구 추천이나 아마존의 책 추천은 어떤 식으로 이루어질까? 사용자에게 직접 정보를 입력하게 하지 않고도, 사용자의 성향이나 관심사 혹은 현재 시점에 필요한 물품 등을 알아낼 수는 없을까? 오늘 추천받은 글과 1개월 전에 추천받은 글의 인기도는 얼마나 차이날까?

정답은 집단지성에 있다. 사용자의 클릭이나 댓글, 태그, 블로깅, 구매 이력 데이터 등 사용자들이 웹 서비스를 사용하며 축적한 데이터에 집단지성을 적용하면, 사용자들이 관심을 가질만한 아이템을 보여주거나 특정 아이템을 구입할만한 사용자가 누구일지 예측할 수 있다.

『실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍』은 이러한 집단지성의 힘을 여러분의 웹 애플리케이션에 적용하는 방법을 알려준다. 실전에 적용할 수 있는 예제 코드와 함께 유용한 라이브러리를 사용하는 방법도 알려주어, 집단지성에 관심이 있는 웹 개발자라면 누구나 도움을 얻을 수 있을 것이다.

이 책에서 다루는 내용
- 집단지성의 기본 개념
- 집단지성에 필요한 사용자 교류 정보
- 태그 활용하기
- 블로그나 위키, 게시판에서 지능 정보 추출하기
- 블로그 검색용 프레임워크 구축
- 웹 크롤러 구현하기
- 데이터 마이닝의 개념과 구축
- 텍스트 분석 툴킷 만들기
- 클러스터링을 통한 패턴 추출
- 예측 시스템 만들기
- 검색 프레임워크(루씬) 활용하기
- 추천 엔진 만들기

이 책에 수록된 모든 예제 코드는 출판사 스프링노트인 http://insightbook.springnote.com/pages/6007777에서 다운받을 수 있습니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9788991268890 ( 8991268897 )
발행(출시)일자 2010년 12월 30일
쪽수 568쪽
크기
188 * 240 * 35 mm
총권수 1권
원서명/저자명 Collective lntelligence in action/Alag, Satnam

Klover

Klover 리뷰 안내
교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점과 10자 이상의 리뷰 작성 시 e교환권 200원을 적립해 드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 리뷰 종류별로 구매한 아이디당 한 상품에 최초 1회 작성 건들에 대해서만 제공됩니다.
판매가 1,000원 미만 도서의 경우 리워드 지급 대상에서 제외됩니다.
한달 후 리뷰
구매 후 30일~ 120일 이내에 작성된 두 번째 구매리뷰에 대해 한 달 후 리뷰로 인지하고 e교환권 100원을 추가 제공합니다.
운영 원칙 안내
Klover 리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다.
일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

리뷰는 1인이 중복으로 작성하실 수는 있지만, 평점계산은 가장 최근에 남긴 1건의 리뷰만 반영됩니다.
신고하기
다른 고객이 작성리뷰에 대해 불쾌함을 느끼는 경우 신고를 할 수 있으며, 신고 자가 일정수준 이상 누적되면 작성하신 리뷰가 노출되지 않을 수 있습니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 200원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는 교보문고의 새로운 서비스입니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요“ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 문장수집 작성 시 e교환권 100원을 적립해드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다. 리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

이 책의 첫 기록을 남겨주세요

교환/반품/품절 안내

상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

이벤트
TOP

저자 모두보기

저자(글)

번역

매장별 재고 및 위치

할인쿠폰 다운로드

  • 쿠폰은 주문결제화면에서 사용 가능합니다.
  • 다운로드한 쿠폰은 마이 > 혜택/포인트 에서 확인 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 대해서는 정가의 10%까지 쿠폰 할인이 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 10% 할인이 되었다면, 해당 상품에는 사용하실 수
    없습니다.

적립예정포인트 안내

  • 통합포인트 안내

    • 통합포인트는 교보문고(인터넷, 매장), 핫트랙스(인터넷, 매장), 모바일 교보문고 등 다양한 곳에서 사용하실 수 있습니다.
    • 상품 주문 시, 해당 상품의 적립률에 따라 적립 예정 포인트가 자동 합산되고 주문하신 상품이 발송완료 된 후에 자동으로 적립됩니다.
    • 단, 쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용 시 적립 예정 통합포인트가 변동될 수 있으며 주문취소나 반품시에는 적립된 통합포인트가 다시 차감됩니다.
  • 통합포인트 적립 안내

    • 통합포인트는 도서정가제 범위 내에서 적용됩니다.
    • 추가적립 및 회원 혜택은 도서정가제 대상상품(국내도서, eBook등)으로만 주문시는 해당되지 않습니다.
  • 기본적립) 상품별 적립금액

    • 온라인교보문고에서 상품 구매시 상품의 적립률에 따라 적립됩니다.
    • 단 도서정가제 적용 대상인 국내도서,eBook은 15%내에서 할인율을 제외한 금액내로 적립됩니다.
  • 추가적립) 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 추가적립

    • 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 적립됩니다.
    • 도서정가제 예외상품(외서,음반,DVD,잡지(일부),기프트) 2천원 이상 포함시 적립 가능합니다.
    • 주문하신 상품이 전체 품절인 경우 적립되지 않습니다.
  • 회원혜택) 3만원이상 구매시 회원등급별 2~4% 추가적립

    • 회원등급이 플래티넘, 골드, 실버 등급의 경우 추가적립 됩니다.
    • 추가적립은 실결제액 기준(쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용액 제외) 3만원 이상일 경우 적립됩니다.
    • 주문 후 취소,반품분의 통합포인트는 단품별로 회수되며, 반품으로 인해 결제잔액이 3만원 미만으로 변경될 경우 추가 통합포인트는 전액 회수될 수 있습니다.

제휴 포인트 안내

제휴 포인트 사용

  • OK CASHBAG 10원 단위사용 (사용금액 제한없음)
  • GS&POINT 최대 10만 원 사용
더보기

구매방법 별 배송안내

배송 일정 안내

  • 출고 예정일은 주문상품의 결제(입금)가 확인되는 날 기준으로 상품을 준비하여 상품 포장 후 교보문고 물류센터에서 택배사로 전달하게 되는 예상 일자입니다.
  • 도착 예정일은 출고 예정일에서 택배사의 배송일 (약1~2일)이 더해진 날이며 연휴 및 토, 일, 공휴일을 제외한 근무일 기준입니다.
배송 일정 안내
출고예정일 도착예정일
1일이내 상품주문 후 2~3일 이내
2일이내 상품주문 후 3~4일 이내
3일이내 상품주문 후 4~5일 이내
4일이내 상품주문 후 5~6일 이내

연휴 및 토, 일, 공휴일은 제외됩니다.

당일배송 유의사항

  • 수도권 외 지역에서 선물포장하기 또는 사은품을 포함하여 주문할 경우 당일배송 불가
  • 회사에서 수령할 경우 당일배송 불가 (퇴근시간 이후 도착 또는 익일 배송 될 수 있음)
  • 무통장입금 주문 후 당일 배송 가능 시간 이후 입금된 경우 당일 배송 불가
  • 주문 후 배송지 변경 시 변경된 배송지에 따라 익일 배송될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역의 경우 효율적인 배송을 위해 각 지역 매장에서 택배를 발송하므로, 주문 시의 부록과 상이할 수 있습니다.
  • 각 지역 매장에서 재고 부족 시 재고 확보를 위해 당일 배송이 불가할 수 있습니다.

일반배송 시 유의사항

  • 날씨나 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역 바로배송 서비스의 경우 경품 수령 선택 여부에 따라 도착 예정일이 변경됩니다.
  • 출고 예정일이 5일 이상인 상품의 경우(결제일로부터 7일 동안 미입고), 출판사 / 유통사 사정으로 품/절판 되어 구입이 어려울 수 있습니다. 이 경우 SMS, 메일로 알려드립니다.
  • 선물포장 주문 시 합배송 처리되며, 일부상품 품절 시 도착 예정일이 늦어질 수 있습니다.
  • 분철상품 주문 시 분철 작업으로 인해 기존 도착 예정일에 2일 정도 추가되며, 당일 배송, 해외 배송이 불가합니다.

해외주문 시 유의사항

  • 해외주문도서는 해외 거래처 사정에 의해 품절/지연될 수 있습니다.

Special order 주문 시 유의사항

  • 스페셜오더 도서나 일서 해외 주문 도서와 함께 주문 시 배송일이 이에 맞추어 지연되오니, 이점 유의해 주시기 바랍니다.

바로드림존에서 받기

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상 시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함 되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해 주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
  • 선물 받는 분의 휴대폰번호만 입력하신 후 결제하시면 받는 분 휴대폰으로 선물번호가 전달됩니다.
  • 문자를 받은 분께서는 마이 > 주문관리 > 모바일 선물내역 화면에서 선물번호와 배송지 정보를 입력하시면 선물주문이 완료되어 상품준비 및 배송이 진행됩니다.
  • 선물하기 결제하신 후 14일까지 받는 분이 선물번호를 등록하지 않으실 경우 주문은 자동취소 됩니다.
  • 또한 배송 전 상품이 품절 / 절판 될 경우 주문은 자동취소 됩니다.

바로드림 서비스 안내

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.

도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

알림 신청

아래의 알림 신청 시 원하시는 소식을 받아 보실 수 있습니다.
알림신청 취소는 마이룸 > 알림신청내역에서 가능합니다.

실전 예제로 살펴보는 집단지성 프로그래밍
한달 후 리뷰
/ 좋았어요
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
신고

신고 사유를 선택해주세요.
신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수 있으니 유의하시어
신중하게 신고해주세요.

판형알림

  • A3 [297×420mm]
  • A4 [210×297mm]
  • A5 [148×210mm]
  • A6 [105×148mm]
  • B4 [257×364mm]
  • B5 [182×257mm]
  • B6 [128×182mm]
  • 8C [8절]
  • 기타 [가로×세로]
EBS X 교보문고 고객님을 위한 5,000원 열공 혜택!
자세히 보기