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【新刊のお知らせ】Kafka×Databricksで“リアルタイム不正検知”を作る体験記を書きました

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【新刊のお知らせ】Kafka×Databricksで“リアルタイム不正検知”を作る体験記を書きました

Databricks、Kafka、機械学習、Slack通知──
これらの技術をつないで「リアルタイムで不正取引を検知し、即座に通知する」システムを自分の手で作る。
その一連の流れを記録した書籍を出版しました。

📗 書籍タイトル

ゼロから学ぶDatabricksとConfluent（Kafka）リアルタイム連携！非公式ガイド
👉 https://amzn.to/43UTCBy

🔍 なぜこの本を書いたのか？

  • 「Kafkaって名前だけは知ってるけど、実際には触ったことがない」
  • 「Databricksって何ができるの？GUIだけじゃダメなの？」

そんな自分自身の疑問からスタートしました。

最近では「リアルタイムデータ」「ストリーミング処理」がキーワードになることが増えていますが、いざ学ぼうとすると…

  • 用語が難しい
  • 設定が複雑
  • 仕組みが抽象的

こうした壁にぶつかりがちです。
そこで本書では、「まずは動かしてみる」という実践第一のスタンスで、KafkaとDatabricksを連携させてみた記録をまとめました。

📌 どんなことができるようになる本？

構成は以下のようになっています：

  • S3から顧客マスタや取引履歴をバッチで取り込む（Auto Loader）
  • Kafkaからリアルタイムで取引ログを受信
  • Delta Lake上でデータを構造化・加工（Bronze/Silver/Gold）
  • Pandas×Scikit-learnで簡易的なfraudスコアを付与
  • スコアに応じてSlack通知を実行
  • MLflowでモデルを記録・再利用できる形にする

Kafkaストリーミング × ML判定 × 通知という流れを、手元で再現できます。

🎯 難易度は？対象は？

本書は、次のような方に特におすすめです：

  • KafkaやDatabricksを触ったことがない人
    　→ GUIとNotebookから始めています
  • 自分の手で動かして“理解”したい人
    　→ コピペだけでなく、失敗例や工夫も記載しています
  • ETLやMLを“つなげる”構成を試してみたい人
    　→ バッチ＋ストリーミング、Delta＋MLflowといった構成に触れられます

※画面キャプチャや図解はあえて少なめ。その分、コードと試行錯誤の記録に重きを置いています。

🧭 最後に

書籍の内容は「高度な理論」でも「精緻な設計」でもありません。
けれど、「やってみたからこそ実感できたこと」「詰まったときにどう考えたか」をそのまま記しています。

リアルタイム処理を“遠い存在”にしないために。
KafkaとDatabricksを使った“最初の一歩”を踏み出す一助になればうれしいです。

📘 Amazonリンクはこちら 👉 https://amzn.to/43UTCBy
ご興味があれば、ぜひ覗いてみてください！

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