1.
図書 |
石川博著
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2.
図書 |
福島真太朗著
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概要:
ビッグデータ時代の大規模データ処理とパフォーマンスの改善。メモリに乗らない大容量データの処理、並列計算、Hadoopとの連携、パフォーマンスチューニングなど。
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3.
図書 |
Michael Manoochehri著 ; 小林啓倫訳
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概要:
ビッグデータの主要な課題に対して、複数のテクノロジーを組み合わせた、費用効率の高いソリューションを提案。大規模データセットの処理や、データのビジュアル化、データパイプラインやダッシュボードの構築、糖計分析ツールの選択、等々の課題について、本
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書を通じて専門的なアプローチを学ぶことができる。Hadoop、Hive、Shark、R、Apache Pig、Mahout、Google BigQueryといった最先端のデータ処理技術についても解説。
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4.
図書 |
Nathan Marz, James Warren著 ; 伊藤真浩, 木下哲也訳
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概要:
絶え間なく入ってくる大量のストリームデータをリアルタイムに処理・分析するために必要な概念とその実現手法を紹介します。任意のクエリに対応しながら、スケーラビリティと信頼性をどう担保するのか、障害発生時にデータを復旧しやすく、汎用的で拡張性や保
…
守性の高いシステム設計を実現するには、どのようなデータモデルとアーキテクチャが必要なのか。データ分析を行うエンジニアが備えておくべき知識と情報について、従来のアーキテクチャが持つ問題を解消するために著者が開発した「ラムダアーキテクチャ」のデータモデルに沿って解説します。
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5.
図書 |
吉岡剛志編著 ; 森倉悠介, 小林領, 照屋健作共著
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概要:
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度リテラシーレベル完全準拠!Excelの基本操作から学習し、データサイエンスの基礎を実践的に体験!!半期1コマの授業に対応し、モデルカリキュラムの内容を一冊でカバー!
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6.
図書 |
照井伸彦著
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概要:
近年注目の集まる、ビッグデータの代表的分析手法の全体像がわかる。機械学習やベイジアンネットワークといったビッグデータの代表的な分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明らかにしながら解説。
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