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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 Compass Algorithms
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What Stands Out
Comprehensive Coverage
This book offers an in-depth exploration of algorithms and data structures tailored for large datasets, making it essential for data scientists and engineers seeking effective solutions in complex scenarios.
Practical Applications
Packed with real-world examples, this guide enables readers to apply theoretical knowledge directly to industry challenges, bridging the gap between academia and practical implementation of large-scale data processing.
User-Friendly Format
The Softcover edition ensures portability and ease of use, providing an accessible format for studying on-the-go, catering to students and professionals alike who need flexibility in their learning resources.
Detalles de producto
- 大規模データシステムの基礎アルゴリズムを豊富なイラストで理解！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ガイドブックです。豊富なイラストでわかりやすく解説します！ 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
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | July 26, 2024 |
| Language | Japanese |
| Print length | 328 pages |
| ISBN-10 | 4839984166 |
| ISBN-13 | 978-4839984168 |
| Item Weight | 630 g |
| Dimensions | 0.91 x 7.17 x 9.21 inches (2.3 x 18.2 x 23.4 cm) |
Who Should Buy?
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Data Scientists
This book provides essential algorithms for analyzing large datasets, crucial for data-driven decision-making in science.
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Software Engineers
Useful for engineers working on applications that manage or process big data, enhancing efficiency and performance.
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Computer Science Students
Offers foundational knowledge on algorithms and data structures, vital for academic success in computer science.
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Beginners
Novices may struggle with complex concepts presented in the book without prior knowledge of algorithms and data structures.
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Dzejla Medjedovic , Emin Tahirovic , Ines Dedovic Data Processing Editorial Review
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 Compass Algorithms is a comprehensive guide published by マイナビ出版, featuring 328 pages of insightful content designed for those delving into large-scale datasets. Scheduled for release on July 26, 2024, this book is an essential resource for understanding complex concepts in data structure and algorithms, particularly in the Japanese language. Its dimensions make it a practical size for both studying and reference, and it weighs in at a manageable 630 grams, suitable for prolonged reading sessions. Readers can expect a thorough exploration of algorithms that cater to modern data processing needs.
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ventajas
- In-depth exploration of algorithms for large datasets
- Well-structured 328-page guide
- Published by a reputable publisher
- Designed specifically for Japanese speakers
- Practical size for easy handling
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- Focused primarily on Japanese language content
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