2022 年に読むべきビッグデータの本トップ 10
公開: 2022-10-25現在のインターネット時代は、すべてのブランドがその名前を確立するため、またはアクティブなエンティティとしてオーディエンスの中に存在するために、非公式にデジタル プレゼンスを義務付けています。 このデジタル活動は、一貫した相互作用で毎日膨大なデータを生成します。 データは重要であり、顧客サービスをピーク時に維持するために非常に必要とされますが、そのような大規模で空虚なデータ構造に追いつくことは不可能です. ビッグ データは、この大量のデータとそれに関連する用途を指し、そこから貴重な洞察を抽出するためのテクノロジを拡張します。
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ビッグデータとその関連技術の卓越性は非常に大きいため、予測期間を通じて世界全体で 11.0% の複合年間成長率 (CAGR) で、2026 年までに約 2,734 億米ドルの成長を市場が予測していると報告されています。 一貫した成長と競争の激しい市場は、利用可能なリソースと専門コースを通じて、より多くの人々がビッグデータ市場に足を踏み入れることを奨励しています。 したがって、初心者がキャリアをスタートさせるのに役立つ、最高のビッグ データ ブックのリストを作成しました。
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ここでは、ビッグ データの旅に伴うビッグ データに関するベスト 10 冊を紹介します。
トップビッグデータブック
1. Judith Hurwitz、Alan Nugent、Marcia Kaufman、Dr Fern Halper によるダミーのためのビッグデータ
Big Data for Dummies は、この分野を始めたばかりで、一般的に実装されているツールを理解したいと考えている志願者にとって、優れた出発点です。 4 人の専門家は、詳細な概要を通じてビッグデータのアプローチを理解するためのコア原則を組み込みました。
ビッグデータのダミーや初心者の学習者はこの本から大きな恩恵を受けることができますが、ビッグデータに関する高度な知識を求めている人にとっては、あまり役に立たないかもしれません。 それにもかかわらず、これは優れた参考書であり、初心者向けの最高のビッグ データ ブックの 1 つです。
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2.Bernard Marrによるビッグデータの実践
このビッグデータ分析の本は、発掘データの基本的な詳細と複雑さを取り上げるのではなく、アクティブな組織内でのビッグデータの実用的な実装、分析、および使用に光を当てます。 この本は、ビッグデータに関する地上の視点を提供し、企業がそれをさまざまな分野で使用して望ましい結果を得る方法を強調しています。
この本はまた、ユーザーの問題にインスピレーションを与えるために、実装されたプロジェクトの技術的な詳細を共有しています。 この本は、ビッグデータの使用に関する実践的な視点を提供し、学習者にとって必読です。
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3. R を使用したビッグデータ分析 by Simon Walkowiak
Big Data Analytics ブックは、ビッグ データ分析で R を使用することを目指している人々に捧げられています。 R の専門知識がなくても、基本的なデータ分析とアルゴリズム処理のスキルを読者に紹介します。R プログラミング言語は統計的に非常に流暢であるため、ビッグデータ業界での需要が高まっています。
この本は、ビッグデータと R の基礎を定義することから旅を始めます。 ただし、先に進むにつれて、ビッグ データ分析への R 言語の実装は、このトピックに飛び込む意欲のある人々にとって優れた学習曲線に従います。
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4. Spark: Bill Chambers と Matei Zaharia による決定版ガイド
Apache Spark は、オープンソースのデータ処理で知られるビッグ データ分析の著名な名前です。 この本は、Spark の基礎と詳細な作業、およびビッグ データとそのデータ管理のための実装を捉えています。
これは、Spark とそのビッグ データへの参加に関する包括的なガイドであり、理解を深めるためのさまざまなユース ケースも提供します。
5. ビッグデータ: 私たちの生活、働き方、考え方を変革する革命 Viktor Mayer- Schonberger
この本では、ビッグ データとそのさまざまなケースでの使用に関する技術書を読むだけでなく、現在の世界におけるビッグ データの役割を非技術的な観点から探究しています。 ビッグデータがビジネス上の意思決定や日常生活にどのように影響するかについての洞察を提供します。 また、将来の業界におけるビッグデータの潜在的な影響についても説明します。 これは、通常の技術的なビッグデータの本からの優れた切り替えであり、その使用法について同様に重要な洞察を提供します.
6. Martin Kleppmann によるデータ集約型アプリケーションの設計
Martin Kelppmann のデータ処理とストレージに関する包括的なガイドでは、情報に基づいた意思決定のためにデータ管理ツールを適用するための最新の手法について説明しています。 この本は、最新のデータベースを調べながら、有名な人気のあるデジタル サービスとそのアーキテクチャをカバーして、重要なポイントを獲得します。 コーディングを楽しみ、スキルセットの強化をさらに深めたいと考えているソフトウェア エンジニア、アーキテクト、マネージャーを対象としています。
7. Too Big to Ignore / フィル・サイモン
技術専門家の Phil Simon が執筆したこの本は、市場での現在の話題を理解するための基礎、不可欠なツール、概念、および関連するビッグ データ テクノロジをカバーしています。 ビッグデータがほぼすべての業界に進出しているため、その重要性を知り、同じように使用することが不可欠です。 この本はまた、さまざまな産業に対する潜在的な将来の影響についての洞察も提供します。
8. ビッグデータの倫理: Kord Davis と Doug Patterson によるリスクとイノベーションのバランス
ほとんどのビッグ データの本では、その専門性や現在の市場への影響について説明していますが、この本は一歩先を行っています。 ビッグデータとその管理技術に関連する倫理的懸念に対処します。 ビッグデータが視聴者の個人的な詳細とどのように連携するかは明らかですが、大量に使用した場合の倫理的影響はほとんど考慮されていません.
この本は、企業の価値観に沿ったデータ処理技術をナビゲートし、プライバシーと所有権の問題を寄せ付けないようにビッグデータ管理を実践します。
9. David PopeによるSASによるビッグデータ分析
Big Data Analysis with SAS を使用すると、意欲的なデータ アナリストや SAS の専門家は、データ管理について詳しく学び、SAS の機能を実装してビッグ データの運用を改善することができます。 この本は、予測モデリング、最適化、予測、レポートなどの機能を実行して、ビッグデータ構造を処理し、SAS の助けを借りて簡単に管理できるようにします。
10. Peter Ghavamiによるビッグデータ管理
Peter Ghavami の Big Data Management は、分析を活用してビッグ データを構築することを目指している、企業のビッグ データ志望者、データ アナリスト、およびエンジニアにとって優れた読み物です。 また、ライフサイクル管理によるプライバシーやデータセキュリティなどのトピックをカバーする、ビッグデータを扱うための詳細なポリシー、アーキテクチャ、および最新の戦略についても説明します。
ビッグデータキャリア上級資格の強化
独学でビッグデータプログラミングに足を踏み入れるだけでは十分ではありません。 IIIT バンガロールが提供するビッグデータ プログラミングの upGrad のAdvanced Certificate Program で、スキルセットを強化し、再開してください。
このコースは、技術専門家や初心者のアナリストが、関連する主題を含む詳細なビッグデータ コースを拡張する信頼できるプログラムを通じて、ビッグ データへの取り組みを開始できるように特別に設計されています。 このコースには、ビッグ データ処理、データ ウェアハウジング、PySpark、AWS クラウドなどのトピックを含む、業界のトレンドに遅れずについていくための包括的なカリキュラムが含まれています。 このコースは、現在の業界リーダーの下で作成され、学習者が無数の将来の機会を獲得するための信頼できるオプションを拡張します。
強力なコース構造に加えて、upGrad のプラットフォームは、360 度のキャリア サポート、メンターシップ、キャリア ガイダンスなどにより、学習者が疑問を解決し、キャリア プランをより明確にするための充実した環境を提供します。
コースの詳細については、upGrad にアクセスしてください。
結論
基礎を強化するための簡単なハンドブックを探している場合でも、複雑なトピックをさらに進めたい場合でも、これらのビッグデータに関する最高の本にはあらゆるニーズに対応するものがあります。 これらのビッグ データ ブックのいくつかを読むリストに含めることで、ビッグ データで緊張をほぐし、技術面接の準備を整えることができます。
ビッグデータは何に使われる?
名前が示すように、ビッグ データは、組織が複数のソースから取得した構造データと非構造データの蓄積されたヒープです。 大量のデータは、ビッグデータ分析を通じてマイニングされ、適切な実装を通じて組織の成功を引き出すことができる貴重な洞察を利用するために使用できます。
3種類のビッグデータとは?
ビッグ データは、次の 3 つの異なるタイプを使用して分類されます。 非構造化データは扱いが難しく、マイニングには ML モデルが必要です。 2) 半構造化データ - 半構造化データはいくつかのパターンに従い、非構造化データほど扱いが難しくありません。 半構造化データを使用して情報を取得できますが、正確な結果を得るにはより高い精度が必要です。 3) 構造化データ - 構造化データは、データベースが明確にパターンに従っており、整然と配置されており、関連情報を検索するときに簡単にナビゲートできるため、最も扱いが簡単です。
ビッグデータはなぜ未来なのか?
パーソナライズされたサービスは、デジタル化の改善によってピークに達しており、IoT の導入は、マシンがより多くのユーザーの詳細を引き換えるようにするだけです。 データの一貫した流れは、将来的に抑制される可能性は低いです。 したがって、ビッグデータは今後も重要であり、今後も重要であり続けるでしょう。