身近な例からデータサイエンスの深淵を体感し スケールさせるノウハウを学ぶ【本書の内容】 「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。 本書はそういった疑問を、身近な例（フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定）から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。 「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。本書は、 Valliappa Lakshmanan, "Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning", O'Reilly Media, January 12, 2018. の邦訳版です。【本書のポイント】 ・Google Cloud Platformの具体的な活用方法 ・データ分析からサービス構築まで、必要な知識 ・データサイエンスをスケールするという考え方【読者が得られること】 ・データサイエンスに必要な知識を段階を追って習得できる ・データ収集からサービス構築までの一連の流れを理解できる ・各ステージにおける勘所や肝となる考え方を学べる ・Google Cloud Platformにある一群のツールを使えるようになる ・統計学や機械学習を理解していれば、モデルをコード化できるようになる【対象読者】 ・データエンジニア、データサイエンティスト ・データアナリスト、データベース管理者 ・システムプログラマ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

BigQuery MLの使い方についてのまとめ

 BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その1: データセットの作成)

Google Cloud認定試験　Professional Data Engineerに合格しました

BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その2: 前処理、EDA、特徴量生成)