機械学習とビッグデータを学ぶための必読書6選！

機械学習とデータサイエンスは複雑で相互に関連した概念です。技術トレンドに遅れないようにするには、知識の更新に多くの時間を費やす必要があります。

毎日作業を繰り返すだけでは学習にはつながらず、遅れを取ってしまう可能性もあります。

したがって、一方では新しい知識を学ぶ必要があり、他方では実践的な経験を維持する必要があります。こうしたスキルの組み合わせが、業界で成功するために役立ちます。

インターネット上には学習リソースが多数存在しますが、情報を選択するのは簡単ではないため、特に優れた書籍を数冊選ぶことが重要です。

ここでは、機械学習とビッグデータサイエンスの学習に役立つ 6 冊の優れた本を厳選しました。

1. 機械学習への憧れ

正確な機械学習システムを開発および生成するための最新のデータテクノロジー、ビッグデータ、およびデータサイエンスプロセスは、何も新しいものではありません。これらは同義語ではありませんが、密接に関連しているため、データ業界で働く場合は、機械学習に対する理解と認識を高める必要があります。

この優れた本からは、トレーニングデータを収集する頻度、ディープラーニングをエンドツーエンドで使用する方法、作成中のシステムとデータや統計を共有する方法などの洞察が得られます。

2. Hadoop: 決定版ガイド (Tom White 著)

Apache Hadoop は、大量のデータを処理および管理するための主要なフレームワークです。プログラミングやデータサイエンスに携わる人なら誰でも、スケーラブルなシステムを開発する最も効率的な方法の 1 つであるこのプラットフォームをよく知っているでしょう。

たまたま、Hadoop の専門コンサルタントであり、Apache Software Foundation のメンバーでもある Tom White が、洞察と役立つリソースが満載の決定版ガイドを執筆しました。ビッグデータ学習バケットリスト: 7400 プラス 4yi381 さらに重要なことは、Hadoop クラスターの使用に関するプロセスとセットアップ全体についてガイドしてくれることです。

また、Apache Spark も時間をかけて学習できる優れたプラットフォームです。

3. 予測分析、エリック・シーゲル著

この本では、ほとんどの形式のデータと情報を取得して、それを実用的な予測や洞察に変換する方法を詳しく説明しています。重要なのは、専門家が顧客をよりよく理解できるように支援することです。顧客が購入する製品やサービス、訪問する場所、共感するコンテンツなどを特定する方法を学びます。

データサイエンティストの仕事は、フィルタリングされていない生のデータを活用して、有用な傾向やパターンを特定することです。この本は、そのための手助けとなるだけでなく、将来の業務やプロセスを改善するために必要な予測アルゴリズムも提案しており、予測分析のバイブルとも言えるでしょう。

4. データを使ったストーリーテリング、コール・ヌスバウマー・クナフリック著

これは、収集したすべての有用なデータをどう活用するかを示す決定的なビジュアルガイドです。多くの洞察は一般的なテクノロジーに適用され、業界の専門家に役立ちます。業界関係者だけでなく、業界外の人にとっても必読の書です。

簡単に言えば、この本は大量のデータの整理と抽出について扱っています。これは、大量のあいまいなデータを除外し、データ収集プロセスを改善し、関連性のある実用的なデータの視覚化を実現することを意味します。

5. スコット・スタウスキー著『Inflection Point』

この本のサブタイトルは「クラウド、モビリティ、アプリ、データの融合がビジネスの未来をどのように形作るか」であり、データ分析とクラウドコンピューティング業界の現在の発展の勢いを理解するために必要なものです。

特に注目すべきは、Stawski 氏が生データの保存、マイニングシステム、それらの展開方法、および実用的なアプリケーションの実行方法に直接焦点を当てていることです。

単なる理論的なガイドではなく、実際に機能するシステムを明らかにし、それをビジネスに適応させる方法を説明しています。

最も重要なことは、これらのツールとプラットフォームを企業内に導入する方法を明確に理解できるようになることです。