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

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。

ビッグデータ処理には、適切な環境作りが必須。本書はデータ処理の全体像を、実際に動作させながら把握できる書籍。(「近刊情報」より)

目次

I部　セットアップ
　1章　理論
　2章　データ
　3章　アジャイルなツール群
　4章　クラウドへ！

II部　ピラミッドを登ろう
　5章　レコードの収集と表示
　6章　グラフを使ったデータのビジュアライズ
　7章　レポートによるデータの探求
　8章　予測
　9章　アクションの促進

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