エンジニアのためのデータ分析基盤入門 : データ活用を促進する!プラットフォーム&データ品質の考え方
著者
書誌事項
エンジニアのためのデータ分析基盤入門 : データ活用を促進する!プラットフォーム&データ品質の考え方
（Tech×Books plus）
技術評論社, 2024.11
改訂新版
- 基本編
- タイトル別名
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データ分析基盤入門 : エンジニアのための : データ活用を促進するプラットフォーム&データ品質の考え方
- タイトル読み
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エンジニア ノ タメ ノ データ ブンセキ キバン ニュウモン : データ カツヨウ オ ソクシン スル プラットフォーム&データ ヒンシツ ノ カンガエカタ
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注記
表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)
奥付の版表示: 第2版
シリーズ名は背による
内容説明・目次
内容説明
大規模データ＆データベースの技術基礎。押さえておきたい主要技術スタック。分析環境のセルフサービス。ＳＳｏＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｏｕｒｃｅ ｏｆ Ｔｒｕｔｈ）。データ管理のためのメタデータ。データの精度を高めるデータ品質の確保。自由に、素早く、反復作成できるデータマート。事例でわかるアーキテクチャ設計の基本フロー。データドリブンを促進するデータ分析基盤の運用指針。大幅増補システム＆データ整備の基本をこの１冊で！
目次
- 第０章 “速習”データ分析基盤と周辺知識―データ分析基盤入門プロローグ
- 第１章 “入門”データ分析基盤―データ分析基盤を取り巻く「人」「技術」「環境」
- 第２章 データエンジニアリングの基礎知識―４つのレイヤー
- 第３章 データ分析基盤の管理＆構築―セルフサービス、ＳＳｏＴ、タグ、ゾーン、メタデータ管理
- 第４章 データ分析基盤の技術スタック―データソースからアクセスレイヤー、クラスター、ワークフローエンジンまで
- 第５章 メタデータ管理―データを管理する「データ」の重要性
- 第６章 データマート＆データウェアハウスとデータ整備―ＤＩＫＷモデル、データ設計、スキーマ設計、最小限のルール
- 第７章 データ品質管理―質の高いデータを提供する
- 第８章 データ分析基盤から始まるデータドリブン―データ分析基盤の可視化＆測定
- 第９章 “事例で考える”データ分析基盤のアーキテクチャ設計―豊富な知識と柔軟な思考で最適解を目指そう
- Ａｐｐｅｎｄｉｘ “ビッグデータでも役立つ”ＲＤＢ基礎講座
「BOOKデータベース」 より
