본 교재는 총 3편 13장으로 구성되어 있다. 제1편, 빅데이터의 이해에서는 빅데이터의 개요, 빅데이터 비즈니스 모델과 가치, 빅데이터 역할과 분야별 활용, 기업의 빅데이터 활용이 다루어진다. 제2편, 빅데이터 기획과 분석에서는 분석적 사고와 스토리텔링, 빅데이터 분석 기획의 이해, 통계분석의 이해, 빅데이터 분석 기법과 데이터 마이닝, 비정형 데이터 마이닝, 데이터 시각화 기법과 이해를 공부하게 된다. 제3편, 빅데이터 기술에서는 빅데이터 플랫폼과 수집 및 저장, 빅데이터 처리 및 인프라, 빅데이터 분석 도구에 대해 학습하게 된다.

목차
■ 머리말

제1편 빅데이터의 이해

　제1장 빅데이터의 개요
　　1.1 빅데이터의 등장 배경
　　1.2 빅데이터의 개념
　　1.3 빅데이터의 의의
　　1.4 빅데이터의 특징
　　1.5 빅데이터의 영향
　　■ 연습문제

　제2장 빅데이터 비즈니스 모델과 가치
　　2.1 빅데이터 비즈니스 모델의 이해
　　2.2 빅데이터 비즈니스 모델 유형
　　2.3 빅데이터의 가치
　　■ 연습문제

　제3장 빅데이터의 역할과 분야별 활용
　　3.1 빅데이터 역할과 활용
　　3.2 산업별 빅데이터 활용
　　3.3 공공의 빅데이터 활용과 사례
　　■ 연습문제

　제4장 기업의 빅데이터 활용
　　4.1 비즈니스 프로세스와 가치사슬
　　4.2 애널리틱스
　　4.3 마케팅 애널리틱스
　　4.4 생산 운영 애널리틱스
　　4.5 회계/재무 애널리틱스
　　4.6 인적자원 애널리틱스
　　■ 연습문제

제2편 빅데이터 기획과 분석

　제5장 분석적 사고와 스토리텔링
　　5.1 분석의 이해
　　5.2 분석 역량
　　5.3 분석과 스토리텔링
　　■ 연습문제

　제6장 빅데이터 분석 기획의 이해
　　6.1 빅데이터 분석 기획의 개요
　　6.2 빅데이터 분석 단계
　　6.3 분석과제 기획을 위한 전략적 접근 방법
　　■ 연습문제

　제7장? 통계기반 데이터 분석
　　7.1 통계의 개념 및 통계량
　　7.2 변수의 측정과 척도
　　7.3 평균, 분산 및 표준편차
　　7.4 통계적 가설 검정
　　7.5 x² 검정?184
　　7.6 상관관계 분석
　　7.7 요인 분석
　　7.8 회귀분석
　　■ 연습문제

　제8장 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝
　　8.1 데이터마이닝의 이해
　　8.2 연관관계 분석
　　8.3 군집 분석(Cluster Analytics)
　　8.4 의사결정나무
　　8.5 인공신경망
　　8.6 사례기반추론
　　8.7 머신러닝과 딥러닝
　　■ 연습문제

　제9장 비정형 데이터마이닝
　　9.1 비정형 데이터마이닝의 개요
　　9.2 비정형 데이터마이닝 기법
　　■ 연습문제

　제10장 데이터 시각화 기법과 이해
　　10.1 데이터 시각화란?
　　10.2 데이터 시각화의 절차
　　10.3 데이터 시각화 방법 및 관련 기술
　　10.4 시각적 결과물의 이해와 해석
　　■ 연습문제

제3편 빅데이터 기술

　제11장 빅데이터 플랫폼과 수집 및 저장
　　11.1 빅데이터 분석 프로세스의 개념
　　11.2 빅데이터 플랫폼
　　11.3 데이터 관리 개념과 유형
　　11.4 데이터 관리의 방법 및 절차
　　11.5 빅데이터 수집 방법
　　11.6 빅데이터 수집 시스템
　　11.7 빅데이터 저장 방법
　　■ 연습문제

　제12장 빅데이터 처리 및 인프라
　　12.1 빅데이터 처리 및 인프라 개념
　　12.2 빅데이터 처리 기술과 방법
　　12.3 분산 컴퓨팅과 하둡
　　12.4 맵리듀스
　　12.5 실시간 처리 기술
　　12.6 클라우드 처리 기술
　　■ 연습문제

　제13장 빅데이터 분석 도구
　　13.1 빅데이터 분석 도구 개요
　　13.2 빅데이터 분석 도구 및 기술 : 엑셀
　　13.3 빅데이터 분석 도구 및 기술 : SPSS
　　13.4 빅데이터 분석 도구 및 기술 : SAS
　　13.5 빅데이터 프로그래밍 도구 : R
　　13.6 기타 최신의 분석 도구들
　　■ 연습문제