ビッグデータ愛好家のための8つのベストビッグデータブック
公開: 2016-01-02フォーブスによると、ビッグデータの事実には次のようなものがあります。
- 過去2年間で、人類のこれまでの歴史全体よりも多くのデータが作成されました。
- 2020年までに、地球上のすべての人間について、毎秒約1.7メガバイトの新しい情報が作成されます。
- 組織の73％は、2016年までにビッグデータにすでに投資しているか、投資を計画しています。
- 現在、すべてのデータの0.5％未満が分析され、使用されています。
上記のすべての事実は、たった1つのことを叫んでいます-非常に多くのキャリアの機会。 はい、そうです。大量のデータが生成される場合は、分析する必要があるため、企業はそのデータ分析に基づいて適切な決定を下すことができます。つまり、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、データ研究者など
ビッグデータの分野で素晴らしいキャリアを築くには、深い知識が必要です。以下は、それを支援する本です。
ビッグデータ：私たちの生活、仕事、考え方を変革する革命
著者：ViktorMayer-SchonbergerとKennethCukier
アマゾン評価：4.2
あらすじ：
ビッグデータは実際にはどういう意味ですか？ ビッグデータ：私たちの生活、仕事、考え方を変革する革命は、この質問に最も説得力のある方法で答えます。 ビジネス、政治、健康、その他多くの分野でのビッグデータの使用について説明します。 データ倫理、収集技術などのトピックをカバーし、思考プロセスの自然な変化についても説明します。 それはあなたに理解しやすい例を提供します。 ビッグデータの利点についてだけでなく、個人のプライバシーの広範囲にわたる損害を含むその危険性についても話します。
要するに、2人の主要な専門家が、ビッグデータとは何か、それが私たちの生活をどのように変えるか、そしてその危険から身を守るために何ができるかを説明します。
アナリティクス革命：ビッグデータ時代にアナリティクスを運用可能にすることでビジネスを改善する方法
著者：ビル・フランクス
アマゾン評価：4.8つ星
あらすじ：
Analytics Revolutionは、データを活用して前向きな変化をもたらしたいと考えている人々や組織にとって真の助けになります。 本には以下が含まれます：
- 運用分析とは何か、そしてどのような傾向が私たちをそれらに導くかについての概要
- 成功するためのテクノロジーインフラストラクチャと分析組織の構築に関するヒント
- 重要な新しい分析のより迅速な発見と発見されたもののより迅速な実装サイクルの両方を可能にするために企業文化を変える方法の議論
信号とノイズ：なぜこれほど多くの予測が失敗するのか–しかし、失敗しないものもあります
著者：ネイトシルバー
アマゾン評価：4.3つ星
あらすじ：
科学、経済学、予測があなたに多くの印象を与えるなら、信号とノイズ：なぜそれほど多くの予測が失敗するのか–しかし、いくつかはあなたにとって必読です。 この本は、金融、株式市場、地震、野球などの予測の評価について説明しています。名前が示すように、予測の失敗とその背後にある理由についても説明しています。 正確で意味のある予測の背後にある成功を知りたい人にとっては良い読み物です。
世界経済の健全性から、予測の質に依存するテロと戦う能力に至るまで、ネイトシルバーの洞察は必読です。
予測分析：誰がクリック、購入、嘘をつく、または死ぬかを予測する力
著者：エリック・セイガル
アマゾン評価：4.1つ星
あらすじ：
タイトルが示すように、Predictive Analyticsは、組織が人間の行動を判断して、誰がクリックし、誰が購入するかを予測する方法について説明しています。 この本はデータの力を解き放ちます。 これは、組織が現在の意思決定を行うのに役立つ将来の傾向を予測するためにデータをどのように使用できるかを示しています。
予測分析のキャリアを追求する将来の実践的な実践者のために、この本は強力な基盤を設定し、前提条件の知識を提供し、より多くの欲求を刺激します。
ビッグデータ主導のビジネス：ビッグデータを使用して顧客を獲得し、競合他社を打ち負かし、利益を増やす方法
著者：ラッセルグラス＆ショーンカラハン
アマゾン評価：4.8つ星
あらすじ：
ビッグデータドリブンビジネスは、Apple、Blackberry、Corpenicusなどの実例を数多く提供し、人々がビッグデータを使用して将来の傾向を予測する方法を示しています。 この本を通してあなたはすることができます：
- ビッグデータとは何か、そしてそれが企業をどのように変革するかを学ぶ
- 大手企業が自社のマーケティングテクノロジーに賭けている理由を探る
- ビッグデータの勝者と敗者のケーススタディを読む
- プライバシーとセキュリティを変更し、マーケティングを改造する方法を発見する
ビッグデータ主導のビジネス：ビッグデータを使用して顧客を獲得し、競合他社を打ち負かし、利益を増やす方法は、データを正しい方法で使用するための完璧なガイダンスをビジネスに提供します。
ビッグデータの人間の顔
著者：リック・スモーラン＆ジェニファー・アーウィット
アマゾン評価：4.2つ星
あらすじ：
ビッグデータの人間の顔でキャプチャされた画像とストーリーは、ビッグデータ革命の人間の顔をキャプチャすることを目的とした並外れた芸術的、技術的、およびロジスティックなジャグリング行為の結果です。 ビッグデータの人間の顔は、多くの興味深い視点からビッグデータの概念を説明しています。 それはあなたが以前には不可能だった方法であなたの存在の段階を感知し、理解しそして測定することを可能にするでしょう。
無視するには大きすぎる：ビッグデータのビジネスケース
著者：フィルサイモン
アマゾン評価：4.7つ星
あらすじ：
名前と同じように、この本は無視できないほど重要です。 無視するには大きすぎる：ビッグデータのビジネスケース
CIO、CEO、社長、ITプロフェッショナルを対象としています。 ビッグデータとデータサイエンスの仕組みについてすでに公正な考えを持っている場合は、この本を必ず読んでください。 この本では、著者は、前例のない量、速度、および多様性で彼らにストリーミングされる情報を理解しようとしている組織に常識的なアドバイスを提供します。
ビジネス向けデータサイエンス：データマイニングとデータ分析的思考について知っておくべきこと
著者：フォスタープロボスト＆トムフォーセット
アマゾン評価：4.6つ星
あらすじ：
Data Science for Businessは、ビジネス例のコンテキストで基本原則を説明することにより、データサイエンスの基本的な理解を提供します。 また、データサイエンスで使用される最も一般的な手法と方法についても説明します。 この本を読んだ後、次のことができるようになります。
- データサイエンスが組織にどのように適合するか、そしてデータサイエンスを競争上の優位性のためにどのように使用できるかを理解する
- 真の価値を得るには、慎重な投資が必要なビジネス資産としてデータを扱います
- ビジネス上の問題にデータ分析的にアプローチし、データマイニングプロセスを使用して、最も適切な方法で適切なデータを収集します
- データから実際に知識を抽出するための一般的な概念を学ぶ
- データサイエンスの求職者に面接するときにデータサイエンスの原則を適用する
この本は、データサイエンティストと協力する人々、データサイエンスソリューションを実装する開発者、および意欲的なデータサイエンティストを対象としています。
これがビッグデータに関するベストブックのリストです。 それで、あなたが最初に読むことを計画しているのはどれですか？
EduPristineは、ビッグデータとHadoopに関するオンライントレーニングとクラスルームトレーニングを提供します。 したがって、実践的なトレーニングを探している場合は、理論的な知識とともに、ビッグデータとHadoopコースの詳細を確認してください。