内容紹介：「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。本書はそういった疑問を、身近な例（フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定）から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。
もくじ情報：データに基づくより良い意思決定；クラウドへのデータの取り込み；魅力的なダッシュボードを作成する；ストリーミング・データ処理；インタラクティブなデータ探索；Ｃｌｏｕｄ　Ｄａｔａｐｒｏｃによるベイズ分類器；Ｓｐａｒｋによるロジスティック回帰分析；スライディングウィンドウによる集計処理；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを用いた分類モデル；リアルタイム機械学習；付録Ａ　機械学習データセット内の機密データに関する考慮事項

ラクシュマナン，バリアッパ(ラクシュマナン，バリアッパ)
Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのプロフェッショナルサービス部門でデータ分析と機械学習の技術リーダーを務めている。Ｇｏｏｇｌｅ入社前は、Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎでデータサイエンティストのチームを率いていた。また、ＮＯＡＡ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｅｖｅｒｅ　Ｓｔｏｒｍｓ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙでリサーチサイエンティストを務め、悪天候の診断と予測のための機械学習アプリケーションの開発に取り組んでいた（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）