内容説明
データから価値を生み続けるために必要なデータ活用システムについて解説。データの取得・保存から、加工とＡＰＩでの提供まで、システムの構成要素を詳細に解説。最小構成から始めてどんどん改善していくシステム開発のハンズオン付。
目次
コンセプトサマリー
第１部 データ活用システムの基礎（データの収集と蓄積；Ｗｅｂ ＡＰＩ基盤；施策の実施と効果検証）
第２部 データ活用システムの発展（データパイプライン・ワークフローエンジン；データレイクとデータウェアハウス；ＡＰＩ基盤の発展）
著者等紹介
徳永竣亮［トクナガシュンスケ］
大学院でコンピュータネットワークを研究したのち、ソフトウェアエンジニアとしてＡＢテスト基盤の開発やデータを活用した新機能の開発を行う。現在は都内ＩＴ企業にて、ソフトウェアエンジニア兼テックリードとしてＡＷＳやＯＳＳを用いたデータプラットフォーム・機械学習プラットフォームの開発・運用に従事している。好きな技術はＧｏ、Ｒｕｓｔ、Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ、ＢＰＦなど
本田志温［ホンダシオン］
株式会社リクルートの機械学習エンジニア。２０２０年に東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻を修了。同年より現職にて非構造化データを活用したデータ施策などの開発を担当。２０２２年からは新規事業の立ち上げも担当。応用情報技術者
あんちべ［アンチベ］
株式会社フィッシャーデータ代表取締役。大学院で統計学の研究を行ったのち、さまざまな企業でデータ分析やデータ基盤開発、分析組織立ち上げを行う。その後独立し、現在数社で技術顧問として、採用や育成、評価制度制定なども含めたデータ活用全般の支援を行う。著書に“データ解析の実務プロセス入門”（森北出版、２０１５年）がある。好きな統計学の分野は検定論（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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