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

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

Dzejla Medjedovic（著者）

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。
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。
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。
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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