この書籍の内容

内容詳細

ビッグデータ時代の大規模データ処理とパフォーマンスの改善。

メモリに乗らない大容量データの処理、並列計算、Hadoopとの連携、パフォーマンスチューニングなど。

みんなのレビュー

まだレビューがありません

Qiitaでこの書籍を紹介している記事

人気の関連書籍

パターン認識と機械学習 上
はじめてのパターン認識
Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで
StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)
Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで
統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法
データサイエンティスト養成読本 R活用編 【ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載! 】 (Software Design plus)
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
統計学が最強の学問である
Rによる時系列分析入門
データマイニング入門
Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー)
調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)
Rによるテキストマイニング入門
Rパッケージ開発入門 ―テスト、文書化、コード共有の手法を学ぶ
再現可能性のすゝめ (Wonderful R 3)
Rで学ぶベイズ統計学入門
Rによるやさしい統計学
カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)