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

ラクシュマナン，バリアッパ【著】〈Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ，Ｖａｌｌｉａｐｐａ〉/葛木 美紀【訳】/中井 悦司/長谷部 光治【監修】

翔泳社（2019/06発売）

• サイズ B5判／ページ数 390p／高さ 23cm
• 商品コード 9784798158839
• NDC分類 417
• Cコード C3055

出版社内容情報

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

目次

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

著者等紹介

ラクシュマナン，バリアッパ［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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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]

GooglCloudの技術リーダーをされている方の著書。具体的なデータ活用事例を題材とし、GooglCloudを活用してのデータ収集から、最終的なアウトプットまで一気通貫で書かれている。データエンジニアリングからデータサイエンス、機械学習まで学べるある意味オトクな本ではあるのだが、かなり手広い範囲なので、個々のパートに関しての深堀りは別途、他の書籍などで調べる必要あるだろう。データ活用の全体的な流れを把握するのには良い本ではないだろうか。翻訳が良かったせいか外国人著書の割に比較的読みやすかった印象。

2021/10/07

[みぎつた]

GCP周りはすっ飛ばしたけど、リアルタイムで運用する機械学習システムの構築手順は参考になった。

2020/05/04

[読書家先輩]

大規模でスケーラブルなリアルタイム機械学習基盤の構築方法が実例とともに書かれている本。 基盤の実装だけでなくアルゴリズムの選定や手法についても書かれている。

2020/02/27