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ビッグデータという言葉は 2021 年現在もはや全然真新しいものではなくなっていますが、具体的にどのような技術を使ってどう処理するか、体系的に学ぶ方法は意外と多くないです。

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この記事では、そんなビッグデータを取り扱うための技術について、全体像を学ぶための書籍を紹介します。

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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

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ビッグデータ関連技術を学ぶ入門として定番の解説書です。

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といった、ビッグデータを扱う上での基礎知識を体系的に学ぶことができます。

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この 1 冊でビッグデータの基礎知識をかなりおさえられるので、非常におすすめです。

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2021 年 2 月に出版された増補改訂版では、機械学習や MLOps といった最近の話題についても追記されています。

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ビッグデータ解析の現在と未来　Hadoop、NoSQL、深層学習からオープンデータまで 共立スマートセレクション

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こちらもビッグデータ関連技術の解説書です。

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Hadoop ファミリによる分散処理やストレージエンジン、NoSQL データベース、機械学習、深層学習などについて書かれています。

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大統領選挙での活用事例など、応用例も記載されています。

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『ビッグデータを支える技術』と比べると、活用方法などに注目して書かれている書籍になります。

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AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門

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AWS でのデータレイクを中心とした分析基盤の構築について書かれた書籍です。

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データレイクに加えて、ETL やデータウェアハウス、BI などについても具体的に解説されています。

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先に紹介した 2 冊と比べると、より具体性が高く、Tips なども多数解説されています。

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特に AWS でデータ基盤を作りたい場合に、事前に読んでおくべき本として非常におすすめです。

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機械学習の活用

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ここまで、ビッグデータ関連技術の解説書を紹介してきました。

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ビッグデータと関係する分野としては、機械学習もかなり一般的になっています。

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最近は機械学習を実際のアプリケーションに適用する方法として、「MLOps」と呼ばれる分野も注目されています。

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MLOps については、オライリーの

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などで解説されています。

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また、GCP における MLOps の実践は、

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などで学ぶことができます。

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MLOps はまだ注目され始めたばかりの分野ですが、ビッグデータの取り扱いとあわせて学んでおくと役立つと思います。

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