アジャイルデータサイエンス―スケーラブルに構築するビッグデータアプリケーション

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  • サイズ A5判/ページ数 213p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784873116716
  • NDC分類 007.6
  • Cコード C3055

内容説明

本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluentdによるログの収集」と「Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化」を追加。データの特性に対応したモデルの構築について学べる本書は、ビッグデータマイニングを実践したいエンジニア必携の一冊です。

目次

1部 セットアップ(理論;データ;アジャイルなツール群;クラウドへ!)
2部 ピラミッドを登ろう(レコードの収集と表示;グラフを使ったデータのビジュアライズ;レポートによるデータの探求;予測;アクションの促進)
付録(Fluentdによるログの収集;Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化)

著者等紹介

ジャーニー,ラッセル[ジャーニー,ラッセル] [Jurney,Russell]
アメリカとメキシコでスロットマシーンのパフォーマンスを解析するウェブアプリを構築することからデータについてのキャリアをスタートさせた。スタートアップ企業、インタラクティブメディア企業、ジャーナリズムを経験した後、シリコンバレーに移り、NingとLinkedInでスケールについての解析アプリケーションを構築した

玉川竜司[タマガワリュウジ]
本業はソフト開発。新しい技術を日本の技術者に紹介することに情熱を傾けており、その手段として翻訳に取り組んでいる(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。

hermesian

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とりあえず、一読した。 次回は環境を整えてもう一読。2014/06/05

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