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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
縦210mm
213ページ
価格情報なし
- 初版年月日
- 2014年4月
- 登録日
- 2016年9月10日
- 最終更新日
- 2016年9月10日
紹介
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)
上記内容は本書刊行時のものです。