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スケーラブルデータサイエンスデータエンジニアのための実践GoogleCloudPlatform[ValliappaLakshmanan]
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スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
Valliappa Lakshmanan

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商品基本情報

  • 発売日:  2019年06月05日頃
  • 著者/編集:   Valliappa Lakshmanan葛木 美紀
  • 出版社:   翔泳社
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  400p
  • ISBNコード:  9784798158839

商品説明

【内容情報】(出版社より)
身近な例からデータサイエンスの深淵を体感し
スケールさせるノウハウを学ぶ




【本書の内容】
「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。
本書はそういった疑問を、身近な例(フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定)から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。
「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。




本書は、
Valliappa Lakshmanan,
"Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning", O'Reilly Media, January 12, 2018.
の邦訳版です。




【本書のポイント】

・Google Cloud Platformの具体的な活用方法

・データ分析からサービス構築まで、必要な知識

・データサイエンスをスケールするという考え方




【読者が得られること】

・データサイエンスに必要な知識を段階を追って習得できる

・データ収集からサービス構築までの一連の流れを理解できる

・各ステージにおける勘所や肝となる考え方を学べる

・Google Cloud Platformにある一群のツールを使えるようになる

・統計学や機械学習を理解していれば、モデルをコード化できるようになる




【対象読者】

・データエンジニア、データサイエンティスト

・データアナリスト、データベース管理者

・システムプログラマ

【目次】(「BOOK」データベースより)
データに基づくより良い意思決定/クラウドへのデータの取り込み/魅力的なダッシュボードを作成する/ストリーミング・データ処理/インタラクティブなデータ探索/Cloud Dataprocによるベイズ分類器/Sparkによるロジスティック回帰分析/スライディングウィンドウによる集計処理/TensorFlowを用いた分類モデル/リアルタイム機械学習/付録A 機械学習データセット内の機密データに関する考慮事項

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
ラクシュマナン,バリアッパ(Lakshmanan,Valliappa)
Google Cloudのプロフェッショナルサービス部門でデータ分析と機械学習の技術リーダーを務めている。Google入社前は、Climate Corporationでデータサイエンティストのチームを率いていた。また、NOAA National Severe Storms Laboratoryでリサーチサイエンティストを務め、悪天候の診断と予測のための機械学習アプリケーションの開発に取り組んでいた(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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