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、Bϵ木、LSM木 11章 外部メモリによるソート 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、Bϵ木、LSM木 11章 外部メモリによるソート 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（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: 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。 [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 ー 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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

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