大規模データセットのためのアルゴリズムとデータ構造
マイナビ出版
- Dzejla Medjedovic(著者)、 Emin Tahirovic(著者)、 Ines Dedovic(著者)、 岡田佑一(翻訳)
大規模データシステムの基礎アルゴリズムを豊富な図解で理解!
本書は、大規模なデータシステムの基礎となるアルゴリズム的要素を理解し、スケール可能なアプリケーションを構築するための手助けを目指しています。確率的データ構造を使用してデータ保存のスペースを節約する方法、ストリーミングデータの処理、ディスク上のデータの操作、データベースシステムにおけるパフォーマンスのトレードオフの理解など、大規模スケールのアプリケーション構築におけるさまざまなアルゴリズム的側面をカバーしています。
[対象読者]
基本的なデータ構造とアルゴリズムを理解している読者を対象としています。各章は伝統的な解決策を示した後、なぜそれが大規模データの場面で機能しないのかを解説しています。
・プログラミングの知識と、確率論の基本を身につけている方
・Pythonや擬似コードを理解する知識がある方。
[構成]
本書は11章にわたり、3つのパートで構成されています。第1部は確率的で簡潔なデータ構造について、第2部はストリーミングデータ構造とアルゴリズムについて、そして第3部は外部記憶データ構造とアルゴリズムについてです。
1章 はじめに
第1部 ハッシュベースのスケッチ
2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説
3章 近似的なデータの存在判定:ブルームフィルターと商フィルター
4章 頻度推定とカウントミンスケッチ
5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ
第2部 リアルタイム分析
6章 ストリーミングデータの統合と応用
7章 データストリームからのサンプリング
8章 データストリーム上の近似分位数
第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造
9章 外部記憶モデルの紹介
10章 データベースのためのデータ構造:B木、B?木、LSM木
11章 外部メモリによるソート
発売日:2024-07-26
ページ数:352ページ
目次
1章 はじめに
第1部 ハッシュベースのスケッチ
2章 ハッシュテーブルと現代のハッシングについての概説
3章 近似的なデータの存在判定:ブルームフィルターと商フィルター
4章 頻度推定とカウントミンスケッチ
5章 カーディナリティー推定とハイパーログログ
第2部 リアルタイム分析
6章 ストリーミングデータの統合と応用
7章 データストリームからのサンプリング
8章 データストリーム上の近似分位数
第3部 データベースと外部記憶アルゴリズムのためのデータ構造
9章 外部記憶モデルの紹介
10章 データベースのためのデータ構造:B木、B?木、LSM木
11章 外部メモリによるソート
著者プロフィール
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Dzejla Medjedovic(デジェラ・メジェドヴィッチ): ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校。応用アルゴリズム学で博士号を取得。大規模データのアルゴリズムに関する多くのプロジェクトに取り組む。現在Social Explorer, Inc.の副社長。
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Emin Tahirovic(著者)
Emin Tahirovic(エミン・タヒロヴィッチ): ペンシルベニア大学。生物統計学で博士号を取得。統計方法論と理論計算機科学を理解し、現在HAProxy Technologiesのシニアデータサイエンティスト。
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Ines Dedovic(著者)
Ines Dedovic: ドイツ アーヘン工科大学。画像化・コンピュータビジョン分野で博士号を取得。彼女は10年以上にわたりイラストレーター、コミックアーティストとしても活動。現在Jonas & Redmannのソフトウェア開発者。
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岡田佑一(翻訳)
[翻訳] 岡田佑一(おかだゆういち):フリーランスのプログラマー。学習塾の経営を行いながら教育・研究アプリの開発を行う。
訳書に『世界で闘うプログラミング力を鍛える本 ― コーディング面接189 問とその解法』(2017年)、『きれいなPythonプログラミング』(2022年)執筆協力に『プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』(2015 年、以上 マイナビ出版)がある。
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