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［増補改訂］ビッグデータを支える技術ーーラップトップ1台で学ぶデータ基盤のしくみ　[電子書籍版]
西田圭介

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3,520円（税込）

商品情報

著者：西田圭介
シリーズ名： WEB+DB PRESS plus
発売日： 2021年02月10日
出版社：技術評論社
商品番号： 9784297119539
言語：日本語
対応端末：電子書籍リーダー, Android, iPhone, iPad, デスクトップアプリ

商品説明

内容紹介

（概要）

「ビッグデータ」をテーマに、データ分析基盤技術をまとめた解説書。

　AIの発展、コンテナ技術の進歩をはじめ、ビッグデータを取り巻く技術が大きく変わり始めました。ビッグデータの技術には、元々大きく分けて2つのバックグラウンドがありました。一つは業務系システムで、RDB（Relational Database）から取り出したデータをバッチ処理して役立つ情報を提供する。もう一つはWeb/IoT系システムで、RDBでは扱いきれない大量のログを分散システムを使い、データ処理をする。この2つの流れが融合し、膨大なデータを収集/変換し、分析/可視化するための一連の基盤システムの重要度は格段に上がりました。さらに昨今のAI/機械学習の台頭で、新たな潮流が生まれています。

本書では、ビッグデータを支える基盤技術の「今」に焦点を当て、前半ではデータ量や分散処理など基本概念の整理と、代表的なテクノロジーを徹底解説。合わせて、各技術登場の歴史的な背景も丁寧に追います。後半は実践編としてオープンソースや無償版が利用できるソフトウェアを中心にラップトップ1台でビッグデータを体験しながら学べるよう解説を進めます。今回の改訂では、ビッグデータの技術を活用した応用分野のうち注目度の高い機械学習や特徴量ストア、MLOpsの話題も新たに盛り込み、充実の内容でお届けします。

（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