佐野千紘の検索結果

  • Apache Iceberg活用入門 オープンテーブルフォーマットによるデータレイク&データレイクハウス
    完結
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    大規模クラウドのデータ課題を解決するオープンテーブルフォーマットの決定版  現代のビッグデータ基盤は、前処理の複雑さやツールへの依存といった多くの課題を抱えています。こうした問題を解決するために登場したのが、オープンソースのテーブルフォーマットApache Icebergです。本書は、Icebergの基礎から実践的な応用までを網羅したガイドブックです。Icebergの仕組みや使い方を学ぶことで、インタラクティブな分析、バッチ処理、機械学習、ストリーミング処理を効率的に実現できます。 ●本書の特徴 ○データ活用の障壁をなくす:データの抽出・変換・書き出しといった複雑な前処理をシンプルにし、データ統合を容易にします。これにより、効率的な分析が可能になります。 ○Icebergのすべてを体系的に習得:なぜIcebergが生まれたのかという背景から、独自のアーキテクチャ、テーブル操作の裏側で行われる処理まで、その仕組みを深く理解できます。 ○主要ツールでの実践ノウハウ:Apache Spark、Dremio、AWS Glue、Apache Flinkなど、人気のデータ処理エンジンでの具体的な使い方をハンズオン形式で学べます。 ○本番運用で役立つ知識:メタデータテーブルによる監視、Gitライクなブランチ機能によるデータ変更の分離、リスクを抑えた移行戦略など、本番環境での運用ノウハウを習得できます。 ●本書の構成 第1章 Apache Iceberg へようこそ 第2章 Apache Iceberg のアーキテクチャ 第3章 読み書きを行なうクエリのライフサイクル 第4章 Icebergテーブルの最適化 第5章 Icebergカタログ 第6章 Apache Spark 第7章 Dremio SQLクエリエンジン 第8章 AWS Glue 第9章 Apache Flink 第10章 Apache Icebergの本番利用 第11章 Apache Icebergとストリーミング処理 第12章 ガバナンスおよびセキュリティ 第13章 Apache Icebergへの移行 第14章 Apache Iceberg のユースケース ●こんな方におすすめ ○データエンジニア、データアーキテクト ○データレイクハウスの構築・運用に関わる方 ○ビッグデータ基盤のパフォーマンスやコストに課題を感じている方  本書を通して、Icebergを自在に操り、複雑なデータ課題をシンプルに解決できるプロフェッショナルを目指してください。 ※本書はO'Reilly Media『Apache Iceberg The Definitive Guide』の邦訳です。
  • AIの仮面を剥いでやる AIに潜む差別・偏見との闘い
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    AIの「光」と「影」を暴く、巨大テックを動かしたAI研究者の物語 AIは、いかなる「正義」を体現しているのか? のちに米AI権利章典の潮流を生み出す契機となった全米ベストセラー『UNMASKING AI』が、ついに邦訳で登場。 「最新の顔認識AIは、なぜ私の顔を“見落とした”のか?」 MITの研究室で芽生えたこの小さな疑問は、個人の違和感を超え、巨大テック企業のAIアルゴリズムに潜む構造的な「偏見」と「差別」を照らし出す決定的な問いとなった。AIが社会のあらゆる領域に浸透したいま、この問題は単なる技術論では終わらない。 本書は、その発火点となった元MITメディアラボ研究者ジョイ・ブオラムウィニ博士が、「コード化されたまなざし(coded gaze)」と名づけたAIの不正義に、研究者として、当事者として、そして一人の市民として立ち向かった軌跡を描く迫真の記録だ。 採用、医療、治安、教育――AIの判断が誰かの未来を左右する時代に、私たちは生きている。では、AIは誰によって設計され、その影響で誰が取り残されるのか? AIの光の背後には、どれほどの「見えない声」が置き去りにされているのか? 本書は、社会を支える技術の裏側に潜む倫理的ジレンマを解きほぐし、「より公正なテクノロジーとは何か」――AI時代を生きる私たち一人ひとりが、この問いにどう向き合うべきかを鋭く突きつける。 AIの恩恵の裏に潜む不正義を見つめ、私たちの「人間らしさ」を取り戻す――現代社会の闇をえぐる、必読のノンフィクション。 ------ ◆あらすじ MIT(マサチューセッツ工科大)の研究室で、黒人女性研究者ジョイ・ブオラムウィニは衝撃の瞬間を迎える。最新の顔認識AIが、彼女の顔だけを「見落とした」のだ。しかし白い仮面をかぶると、認識される――この不可解な出来事が、AIの“もう一つの顔”を暴く旅の始まりとなる。 AIは本当に中立なのか? 学習データに潜む偏り、開発者の無意識の視点、そして社会に根づく不公平が、どのようにコードへと刻み込まれていくのか? やがてジョイは、巨大テック企業の影に挑み、AIの公正さを求める運動「アルゴリズム・ジャスティス・リーグ」を立ち上げる。それは単なる技術との戦いではなく、「人間らしさ」を取り戻すための闘いでもあった。 ------

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