内容紹介：ＡＷＳを利用したデータ分析業務の改善、効率化、生産性向上のための情報を網羅！ＡＷＳではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。対象とする事例は、ヘルスケアデータ、時系列データ、自然言語処理、画像分類、不正検出、需要予測、レコメンデーションシステムなど非常に多岐に渡ります。本書の目的は、ＡＷＳのサービスの詳細を説明するだけでなく、ＡＷＳのサービスを組み合わせることで、データサイエンスとアプリケーション開発の統合を図り、開発の効率化を図ることなので、アプリケーション開発者や管理職にとっても役に立つ一冊です。
サービスの組み合わせは無限、あらゆるデータ問題に対応。業務の改善、効率化、生産性向上の情報を網羅する。ロバストなデータ分析、機械学習ワークフローをＡＷＳで実現。
もくじ情報：ＡＷＳにおけるデータサイエンス入門；データサイエンスのユースケース；自動化された機械学習（ＡｕｔｏＭＬ）；クラウドへのデータの取り込み；データセットを探索；モデル訓練のためのデータセットの準備；最初のモデル訓練；大規模なモデルの訓練と最適化；モデルを本番環境にデプロイ；パイプラインとＭＬＯｐｓ；ストリーミング分析と機械学習；ＡＷＳにおける安全なデータサイエンス；訳者あとがき；索引

フレグリー，クリス(フレグリー，クリス)
サンフランシスコを拠点とするＡＷＳのＡＩおよび機械学習のプリンシパルデベロッパーアドボケート。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ　ＡＩ　Ｓｕｐｅｒｓｔｒｅａｍ　Ｓｅｒｉｅｓなど、世界各地のＡＩおよび機械学習関連のカンファレンスで定期的に講演を行っている。それ以前は、ＰｉｐｅｌｉｎｅＡＩ社の創業者、Ｄａｔａｂｒｉｃｋｓ社のソリューションエンジニア、Ｎｅｔｆｌｉｘ社のソフトウェアエンジニアを務めた。ここ１０年間は、ＡＷＳによるＡＩおよび機械学習パイプラインの構築に注力している