【レビュー】ビッグデータ解析の現在と未来

1章　ビッグデータとは？
1.1　従来のデータ解析とビッグデータ解析の違い
1.2　ビッグデータ登場の背景

2章　ビッグデータ解析の応用事例と情報爆発プロジェクト
2.1　選挙戦略：（例）米国大統領選挙
2.2　都市部の人流予測
2.3　防災・災害時対応
2.4　Yahoo! JAPANビッグデータレポート
2.5　情報爆発プロジェクト
2.6　将来の方向性

3章　ビッグデータ解析の流れ
3.1　データ収集
3.2　データ解析

4章　ビッグデータを支える技術（1）分散処理フレームワーク
4.1　Apache Hadoop
4.2　Spark
4.3　Storm
4.4　Apache MahoutとJubatus
4.5　SpatialHadoop

5章　ビッグデータを支える技術（2）ストリーム処理エンジン
5.1　ストリーム処理エンジンの概要
5.2　CQL
5.3　代表的なストリーム処理エンジン

6章　ビッグデータを支える技術（3）NoSQLデータベース
6.1　NoSQLが登場した背景
6.2　トランザクション，ACID特性とCAP定理
6.3　NoSQLデータベースの分類と特徴
6.4　代表的な NoSQLデータベース
6.5　まとめ

7章　ビッグデータを支える技術（4）機械学習，深層学習
7.1　機械学習
7.2　深層学習

8章　オープンデータの潮流
8.1　オープンデータとは？
8.2　オープンデータの取組み
8.3　現状のオープンデータの問題点
8.4　オープンデータ化に伴う課題

9章　今後の展望
9.1　オープンデータを効率的・効果的に利用するためのプラットフォーム構築
9.2　人に関わる，人を介したデータ収集・処理

参考文献

あとがき

AI時代を生き抜くにはその震源地ともいえるビッグデータを正しく理解することが必須
（コーディネーター　喜連川優）

　「ビッグデータ（Big Data）」という用語は，2010年頃から特にビジネスの分野を中心によく見かけるようになり，2012年の米国大統領選をきっかけに爆発的なブームとなりました。しかし，多くの人は，ビッグデータとはいったい何なのかを未だによくわかっていないのが現状だと思います。本書は，データベース研究者である著者が「ビッグデータとは何か」，「ビッグデータに関わる技術や課題とは何か」について常日頃から考えている内容を整理して執筆したものです。
　1章では，まずビッグデータおよびその解析技術について概観します。2章では，ビッグデータ解析の応用事例について，代表的なものを紹介します。3章では，以降の章における技術的な解説の理解を促進するために，ビッグデータ解析の典型的な流れについて，データ収集とデータ解析に焦点を当てて解説します。4～7章では，ビッグデータを支える技術として，分散処理フレームワーク，ストリーム処理エンジン，データベース，機械学習について代表的な技術をそれぞれ紹介します。次に8章では，ビッグデータ解析が今以上に広く浸透するために重要となるオープンデータについて，国内外の動向を踏まえて解説します。最後に9章では，本書のまとめとして，ビッグデータに関する将来の動向，可能性について議論します。
　ビッグデータについて知りたい，学びたいと思っている読者が，押さえておくべき重要な事項を一通り学ぶことができる1冊になっています。

　・GCP未経験者が三週間勉強してGoogle Cloud Professional Data Engineerに合格した話[2020-09-24に投稿]