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西田圭介

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ビッグデータを支える技術―刻々とデータが脈打つ自動化の世界 (WEB+DB PRESS plus) 単行本（ソフトカバー） – 2017/9/22

西田圭介 (著)

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[増補改訂]ビッグデータを支える技術 ——ラップトップ1台で学ぶデータ基盤のしくみ (WEB+DB PRESS plus)
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購入オプションとあわせ買い

多彩な技術の集合体。
ビッグデータの今。

スマホで買い物をして、翌日には届けてもらえる。
たとえば、このような身近な場面でも、
背後では決済/在庫管理/配送をはじめとした
複数のシステムが連携して動いています。

コンピュータの性能向上に伴い、機械学習をはじめとした、
データを活かすシステム開発への期待は高まる一方です。
今後、システム規模の大小を超えて
「データ処理そのものをシステムの一部とする」
技術への需要は増していくでしょう。

データ処理をどのようにシステム化するか。
本書ではこのエンジニアリングの問題に主軸を置き、
可視化を例に、一連のデータ処理に必要な要素技術を整理し
データを効率良く扱うための土台を作り、
その上でシステムの自動化をサポートする種々の技術を追っていきます。

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本の長さ

304ページ
言語

日本語
出版社

技術評論社
発売日

2017/9/22
ISBN-10

4774192252
ISBN-13

978-4774192253
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良いコードを書く技術　－読みやすく保守しやすいプログラミング作法 (WEB+DB PRESS plus)

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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

1台のラップトップで学べる。ビッグデータの技術基礎。規模を超えて、これからのシステム開発に欠かせないデータ基盤を整える。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

西田/圭介
1976年兵庫生まれ。トレジャーデータ(株)に所属(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)

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2017/9/22)
発売日 ‏ : ‎ 2017/9/22
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 304ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4774192252
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774192253

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at-random

ビッグデータの基礎知識を俯瞰して理解できる

2021年2月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

こんな人におすすめできると感じました: 「通常のRDBや業務システムを扱ったことがあるが、これからBIや機械学習のためにデータを扱い始めたい、あるいは勉強していきたい」。この本では、データに関する基本的な用語、Hadoopを起点とするエコシステム、データパイプラインの冪等な実装などを解説し、最終章では実際に手を動かして簡易的なデータパイプラインを構築する方法を紹介しています。以下のような用語を、自分の言葉で人に説明できるかと問われて「No」 or 「あいまい」である人にとって、この本は助けになると思います。

分散処理システム、分散ストレージ、列指向ストレージ（フォーマット）、データウェアハウス/データマート、BI、MPPデータベース、スタースキーマと非正規化、クロス集計、時系列データ、構造化/非構造化データ、NoSQL, Hadoop、Hive、Spark、Presto、バルク型/ストリーミング型データ処理、データパイプライン、ワークフロー、データフロー、etc...

2021年5月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

以前、書名の「ビッグデータ」の文字を見て一般向けの解説書と思って買ったものの、実際にビッグデータに触れる機会は無さそうなので読まずに放置してあったのにふと目が行ったので、改めて開いて見たところ、我が偏愛の「DAG」(p.200以降)型のデータ構造やPythonのスクリプトの話も載っている真面目な技術書だと分かったので星4つにします。

この本の具体的な内容についてもレビューに書くべきかも知れませんが、既に増補改訂版が出ていて今からこの旧版についてコメントする意味は無いので省かせていただきます。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Abe Alexandria

データパイプラインの概要を理解できる良本

2019年3月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

2019年3月に読みました。現時点でデータエンジニアリングをする上で知っておくべきツールのリスト（Insight Data Sciense提供）と、本書での解説の有無です。見たとおりほぼカバーされていてとても助かりました。パイプラインとは何か、概要を理解するにはとても良い本だと思います。
Airflow - 有
Kafka - 有
Hive - 有
Spark - 有
Presto - 有
Flink - 無
PostgreSQL - (MySQLは有）
Elasticsearch - 有
Hbase - 有

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

さいとお@宇都宮

仕掛けが非常にわかりやすく書いてある

2017年12月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

社内にはRDBでJoinかければいいや、程度のデータしかないのですが
偉いひとがビッグデータだの人工知能だのやりたがるので
お勉強用に購入。
技術的な内容は非常にわかりやすく書いてあり、データインフラ構築のコツも
障害発生時のリカバリまでガッツリ書いてあります。
サンプルコードの内容はざっくりなので、すぐ使えるサンプルコードがほしい人は他を当たってください。
……結局、非構造化データから構造化データを取り出すという根幹は変わっていないのね。
ということは構造化データをどう読み解くかというのは変わらないのね。
どうも弊社に限らず、Hadoopにデータを放り込んでPythonのライブラリをインストールしてサンプルスクリプトを走らせれば
「機械が勝手にETLを行い、勝手にディープラーニングの全ハイパーパラメータをチューニングし、最適な施策を探して人が分かる形で結果を教えてくれる」と思い込んでいるえらい人が多いようです。

24人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

プリム

初心者がビッグデータ技術の全体感を把握するのに良い

2017年10月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ビッグデータにおけるデータパイプラインに使用される各技術を概観するための本。
データパイプラインとは、発生したデータを取り込んで使いやすく加工し、分析で利用できる状態を作り出す作業。本書では画像や音声といった非構造化データは対象外で、構造化・半構造化データが対象。
内容的には、Webを検索すれば入手できそうな情報が多い印象を受けたが、初心者ではそもそも何を検索すればいいのかがわからないし、ビッグデータのエコシステムではオープンソースがたくさん存在しておりどれが現時点で主流なのかも判断がつかないため、手っ取り早く全体像を把握するために購入。
自分の目的にはとても役に立ったが、それほど技術に深入りした本ではない。
前半をもう少し薄く、後半の技術解説がもう少し深ければなお良かった。
あと、著者はトレジャーデータの社員であるが、概ね公平に記述されていたと思う。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Developer

実際に試して理解できる

2020年1月5日に日本でレビュー済み

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題名から様々なビッグデータ技術について概念のみ大雑把な解説...と誤解されるかもしれないが、実際に手を動かしながら、様々な技術でビッグデータの分析を試しながら理解できる良書。今となっては、やや情報が古い部分もあるが、それでも十分に活用できる。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon Customer

モダンなDWHの構築・運用を知ることができる

2017年10月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

HadoopとNoSQLを利用したモダンなDWHの構築・運用を知ることができます。

RDBでDWHを構築していて、ビッグデータに耐えらず困っているという人は、ぜひ読んでもらいたいです。
ただし、インストールや設定などび具体的な内容は書かれていないので、そこは自分で調べる必要があります。

個人的には、データを取り込むためのデータパイプラインやデータのビジュアル化について、色々な方法が紹介されていたのが良かったです。

14人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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tks

微妙

2020年5月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ビックデータを扱ったことがあるエンジニアにはあまりむかないかも

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