[増補改訂]ビッグデータを支える技術 ——ラップトップ1台で学ぶデータ基盤のしくみ (WEB+DB PRESS plus)
西田 圭介
定価: ￥ 3200


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(本の概要)
ビッグデータに関する最新のデータ分析基盤技術を解説。
前半では基本概念と技術の歴史を解説し、後半ではオープンソースを使って実際にビッグデータを体験しながら学べる内容になっています。改訂版では、機械学習やMLOpsなどの最新トピックも追加されています。


(こんな方におすすめ)
・データインフラに携わるエンジニアの方々
・データ処理の効率化/自動化に関心をお持ちの方々
・データを扱う一線の業務システムについて知りたい学生の方々

(目次)
第1章 ビッグデータの基礎知識
1.1 [背景]ビッグデータの定着
1.2 ビッグデータ時代のデータ分析基盤
1.3 [速習]スクリプト言語によるアドホック分析とデータフレーム
1.4 BIツールとモニタリング
1.5 まとめ
第2章 ビッグデータの探索
2.1 基本のクロス集計
2.2 列指向ストレージによる高速化
2.3 アドホック分析と可視化ツール
2.4 データマートの基本構造
2.5 まとめ
第3章 ビッグデータの分散処理
3.1 大規模分散処理のフレームワーク
3.2 クエリエンジン
3.3 データマートの構築
3.4 まとめ
第4章 ビッグデータの蓄積
4.1 バルク型とストリーミング型のデータ収集
4.2 [性能×信頼性]メッセージ配送のトレードオフ
4.3 時系列データの最適化
4.4 非構造化データの分散ストレージ
4.5 まとめ
第5章 ビッグデータのパイプライン
5.1 ワークフロー管理
5.2 バッチ型のデータフロー
5.3 ストリーミング型のデータフロー
5.4 まとめ
第6章 ビッグデータと機械学習
6.1 特徴量ストア
6.2 MLOps
6.3 まとめ
第7章 [実践]ビッグデータ分析基盤の構築
7.1 ノートブックとアドホック分析
7.2 バッチ型のデータパイプライン
7.3 ワークフロー管理ツールによる自動化
7.4 まとめ

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