436円お得！データプラットフォーム技術バイブル 〜要素技術の解説から
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| 評価調査結果 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Amazon | 楽天 | Yahoo | AI分析 | |
| 0.0 | 0.0 | 4.5 | ||
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データプラットフォーム技術バイブル 〜要素の情報
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データプラットフォーム技術バイブル 〜要の商品情報
データプラットフォーム技術バイブル 〜要の商品評価
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データプラットフォーム技術バイブル 〜要の商品価格
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データプラットフォーム技術バイブル 〜要のコスパ分布図
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データプラットフォーム技術バイブの商品詳細情報
発売日
発売日 : 2025/03/19
サイズ
幅: 0.0
高さ: 0.0
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重さ: 0.0
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データプラットフォーム技術バイブの商品情報要約
メーカー : マイナビ出版
ブランド :
品番 :
カラー:
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＜p＞＜strong＞DX・AI時代における技術の本質を掴む！データ基盤技術の叡智とビジネス活用を徹底解説＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞★大規模プロジェクトを複数手掛ける著者2名が執筆！＜br /＞ ★500ページ超のボリュームで包括的に解説！＜/p＞ ＜p＞近年、データ活用の重要性が高まる一方で、適切な技術を選んで効果的に活かすことは容易ではありません。
データ基盤の構築手段は多様化しているため、どの技術をどのように組み合わせるべきか迷う場面も多いでしょう。
＜/p＞ ＜p＞本書は、ビジネスの成長に不可欠な「データプラットフォーム」の構築と活用について解説する一冊です。
ユーザー行動やセンサーログなどのデータを収集・整理し、ETL処理やELT処理を経て価値ある情報に変換し、意思決定に活かす方法を紹介します。
データ品質の維持や、効率的な分析手法についても詳しく解説しています。
＜/p＞ ＜p＞DX（デジタルトランスフォーメーション）が進むなか、データとデジタル技術の役割はさらに重要になっています。
本書では、Apache＜br /＞ Sparkをはじめとする技術の選定や活用方法、設計の考え方を詳しく解説。
最新技術だけでなく、将来の変化にも対応できる普遍的な知識を提供します。
データを活用してビジネスの競争力を高めたい方、最適なデータ基盤を構築したい方は、本書を通じてデータプラットフォームの理解を深め、より効果的な活用を目指しましょう。
＜/p＞ ＜p＞＜本書で紹介する要素技術・原則（一部）＞＜/p＞ ＜p＞・ログ転送：Fluentd＜br /＞ ・アーキテクチャパターン：CQRS+ES、Delta、Kappa、Lambda、Lakehouse、メダリオンアーキテククチャ＜br /＞ ・データフォーマット：Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake＜br /＞ ・データレイク：Apache Spark、Databricks＜br /＞ ・データウェアハウス：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Treasure Data＜br /＞ ・ストリーミング：Amazon Kinesis、Apache Kafka＜br /＞ ・ジョブスケジューラ：Apache Airflow、Digdag＜br /＞ ・ETL処理：Apache Spark、Embulk＜br /＞ ・ELT処理：dbt＜br /＞ ・BIツール：Metabase、Redash＜br /＞ ・データサイエンス：A/Bテスト、LLM、MLflow＜br /＞ ・設計開発：データメッシュ、ドメイン駆動設計（DDD）、RDRA＜br /＞ ・法則・原則：DIKWモデル、SOLID原則、YAGNI原則＜/p＞ ＜p＞Chapter 1 データプラットフォーム概論＜br /＞ Chapter 2 データプラットフォームの構成要素＜br /＞ Chapter 3 ログ転送＜br /＞ Chapter 4 データ変換・転送（バッチ編）＜br /＞ Chapter 5 データ変換・転送（ストリーミング編）＜br /＞ Chapter 6 データプロビジョニング＜br /＞ Chapter 7 データマネジメントを支える技術＜br /＞ Chapter 8 要件分析＜br /＞ Chapter 9 データプラットフォームの構築＜br /＞ Chapter 10 データプラットフォームの改善＜/p＞ ＜p＞＜著者＞＜/p＞ ＜p＞島田 雅年（Masatoshi Shimada）＜br /＞ インターネット広告、動画メディア、リテール、金融、官公庁など、さまざまな業界のプロダクト設計や開発に従事。
得意分野は、組織内のデータを整理して、企業価値の向上を目的とするビッグデータ処理基盤構築。
データ活用の現場では、営業職などのビジネス職域における多彩な課題が存在するケースが多く、円滑なデータ提供を支えるデータプロビジョニングシステムの構築はもちろん、組織構築や教育支援などのコンサルティングも手掛ける。
＜/p＞ ＜p＞藪本 晃輔（Kosuke Yabumoto）＜br /＞ 10年以上にわたりインターネット広告のプロダクト開発に従事。
大量のトラフィックを処理する広告配信システムをはじめ、データ管理システムや広告効果計測ツール、媒体収益化など、さまざまなインターネット広告関連プロダクトにて、プロジェクトマネージャーや開発責任者を歴任。
ロケーションデータを活用したインターネット広告事業を展開する株式会社ジオロジックではCTOに就任し、データプラットフォーム構築を中心に、エンジニアリングマネージャーから設計・開発まで幅広く担当。
現在はスマートニュース株式会社にて、エンジニアリングマネージャーとして広告システムの開発に従事。
＜/p＞ ＜p＞＜編集者＞＜/p＞ ＜p＞丸山 弘詩（Hiroshi Maruyama）＜br /＞ 書籍編集者。
早稲田大学政治経済学部経済学科中退。
佐賀大学大学院博士後期課程編入（システム生産科学専攻）、単位取得の上で満期退学。
大手広告代理店勤務を経て現在は書籍編集に加え、さまざまな分野のコンサルティングや開発マネジメントなどを手掛ける。
著書に『スマートフォンアプリマーケティング 現場の教科書』（マイナビ出版）など多数、編集書籍に『ブロックチェーンアプリケーション開発の教科書』『ビッグデータ分析・活用の＜br /＞ ためのSQLレシピ』（マイナビ出版）など多数。
＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
＜br /＞ ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。
また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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この記事を書いた人
CloudSEは、SIer→社内SE→フリーランスと転職を繰り返してきたシステムエンジニアです。
小売や流通系のシステムを開発運用した経験から、メーカー情報や商品の情報、ECサイトでのレビューを分析しています。
約20,000商品・450メーカーの情報をインターネット調査しているCloudSEが、忖度なしで分析・評価を行っています。