『実践 AWSデータサイエンス――エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装』オライリー・ジャパンより10月に発売

オライリー・ジャパンは、書籍『実践 AWSデータサイエンス――エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装』の公式ページを公開した。発売予定日は10月15日。

本書はAWSのサービスを活用した、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開発サイクル（BERTを使った自然言語処理モデル開発）を紹介。あわせてAmazon KinesisとApatche Kafkaを使ったリアルタイムMLや異常検知、ストリーミング分析も紹介する。

公式ページによると「データサイエンスとアプリケーション開発の統合と開発の効率化が本書の目的」であり、読者対象もデータサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、MLエンジニアはもちろん、アプリケーション開発者や管理職まで幅広い。

原著は2021年4月に出版された『Data Science on AWS』。著者のChris Fregly氏とAntje Barth氏は両者ともAWSのAI、Machine LearingのDeveloper Advocateを務めている。

＞＞Data Science on Amazon Web Services

本書の構成は以下の通りだ。各章の詳細は公式ページを参照してほしい。

1章　AWSにおけるデータサイエンス入門
2章　データサイエンスのユースケース
3章　自動化された機械学習（AutoML）
4章　クラウドへのデータの取り込み
5章　データセットを探索
6章　モデル訓練のためのデータセットの準備
7章　最初のモデル訓練
8章　大規模なモデルの訓練と最適化
9章　モデルを本番環境にデプロイ
10章　パイプラインとMLOps
11章　ストリーミング分析と機械学習
12章　AWSにおける安全なデータサイエンス
訳者あとがき
索引

現在、全国の有名書店とオライリー・ジャパン公式サイト、Amazonで予約を受け付けている。

＞＞実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装 | Chris Fregly, Antje Barth, 本橋和貴, 黒川利明 |本 | 通販 | Amazon