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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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- 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) |
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Dzejla Medjedovic , Emin Tahirovic , Ines Dedovic Data Processing Editorial Review
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