図解即戦力 ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ１冊でしっかりわかる教科書

渡部 徹太郎【著】

技術評論社（2019/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 232p／高さ 22cm
• 商品コード 9784297108816
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

近年はビッグデータを分析し、ビジネスに活かすのは当たり前の時代となりました。今後IoTやAIなどの活用が期待される中、データを分析するだけではなく、データを集める・溜める・活用することが重要になってきています。本書は一般的なインターネット事業を展開する企業において、ビッグデータ分析システムをしっかり本番システム化する基本知識を図とともにわかりやすく解説しています。

内容説明

ビッグデータを意思決定と利益向上に活用できる！エンジニアからビジネスパーソンまで重要キーワードで完全理解！！

目次

１章　ビッグデータ分析の全体像
２章　ビッグデータ分析システムのアーキテクチャ
３章　分散処理の基礎
４章　機械学習の基礎
５章　ビッグデータの収集
６章　ビッグデータの蓄積
７章　ビッグデータの活用
８章　メタデータ管理

著者等紹介

渡部徹太郎［ワタナベテツタロウ］
東京工業大学大学院情報理工学研究科にてデータ工学を研究。株式会社野村総合研究所にて大手証券会社向けのシステム基盤を担当し、その後はオープンソース技術部隊にてオープンソースミドルウェア全般の技術サポート・システム開発を担当。その後、株式会社リクールトテクノロジーズに転職し、リクルート全社の横断データ分析基盤のリーダーをする傍ら、東京大学での非常勤講師やビッグデータ基盤のコンサルティングを実施。また、日本ＡＷＳユーザー会のビッグデータ支部を設立した。現在はＪａｐａｎＴａｘｉ株式会社にてデータプラットフォームを担当している。代表著書は「ＲＤＢ技術者のためのＮｏＳＱＬガイド」（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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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ぶう]

データ分析基盤の構築から、それらのデータを活用しての機械学習に至るまで広範囲をカバーしている浅く広くといった内容。データから価値を創出するにはどうするか？の全体像を捉えるには良い書籍なのではないだろうか。また本書に書かれていた、「エンジニアリングの希少価値」の項目には納得。確かにPoCまで到達していても、ある程度自動化させるところまでは構築しないと、結局使わなくなってしまうことが多い。PoCまではデータサイエンティスト、それを使ったシステムの構築はエンジニアと、きっちりと役割を分けて進めるべきである。

2021/04/22

[nbhd]

わかったこと→「ビッグデータ分析は一人でやるものじゃない」。個人的にお気に入りの図解即戦力シリーズだけど、この本も「当たり」だった。特に、ビッグデータ分析が、どのように分業システム化されているかを、実務をイメージしながら読むことができた。

2024/03/13

[エリナ松岡]

分析システムについては実務はもちろんのこと、基礎的な知識も全く持ち合わせていない状態だったので初歩的なレベルから説明してあり、かつかなり網羅的なのでとても分かりやすかったです。ある特定の技術やサービスに限定せず、選択肢の紹介に留めている点もいいかと思います。

2021/09/22

[ireadertj]

データエンジニアとして、ビジネス的な場で多くの経験を積んできている方の著作なだけあって、わかりやすいだけでなく、現場で使える知識が豊富にあふれていた。これはデータエンジニアが最初に読むべき本に最適化かも。 またある程度データエンジニアを経験した人でも、一通り自身の経験を整理するのにも使えそう。メタデータについても、DMBOKは、、、という人にも現場で必要になりそうなポイントが書かれている。 あとは、これの自前とか書かれているところに各社の事例とかが具体的にかつ詳細に載ったら最高かもｗ

2019/11/20

[shin_ash]

クラウドで分析基盤を構築する為に手に取った。本書はインターネット事業会社の事例を元に入門者向けだがそれなりに詳しく解説してくれている。当方は製造業な上に会社の方針でAzure縛りがあるので、解説事例を上手く咀嚼する必要があるがそれなりに参考になる。後書きにもあるが、データエンジニアはアナリストやデータサイエンティスト以上に希少な気がする。私はアナリスト側だが分析基盤がないと分析できないので、エンジニアに協力を仰ぎながら四苦八苦している。そのエンジニアもこの手の話が通じる人は希少で分析に理解を示すの激レア。

2021/03/06