【2025年】「hadoop」のおすすめ 本 22選！人気ランキング
- Hadoop徹底入門 第2版: オープンソース分散処理環境の構築
- Hadoop徹底入門: オープンソース分散処理環境の構築
- パターンでわかるHadoop MapReduce: ビッグデータのデータ処理入門
- 新しいLinuxの教科書
- Apache Spark入門: 動かして学ぶ最新並列分散処理フレームワーク
- Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
- The Self-Service Data Roadmap: Democratize Data and Reduce Time to Insight
- アプリケーションエンジニアのためのApache Spark入門
- CentOS8で作るネットワークサーバ構築ガイド (Network Server Construction Guide S)
- ［試して理解］Linuxのしくみ ―実験と図解で学ぶOS、仮想マシン、コンテナの基礎知識【増補改訂版】
『マスタリングTCP/IP 入門編』の第6版は、TCP/IPに関する基本知識を豊富な図版とイラストを用いてわかりやすく解説した決定版の解説書です。時代の変化に応じた新しいトピックが追加されており、プロトコルやネットワークの理解を深めるための入門書として最適です。著者はネットワンシステムズの専門家や大学教授で構成されています。
この書籍は、データベース設計やアプリケーション開発におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるための改善策を提案しています。内容はデータベース論理設計、物理設計、クエリ、アプリケーション開発の4つのカテゴリに分かれており、複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造、小数値の丸め、SQLインジェクションなどの実践的な問題を扱っています。著者はソフトウェアエンジニアやデータモデリングの専門家で構成されています。
この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。
