レイチェル・シャット

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データサイエンス講義

レイチェル・シャット

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784873117010
ISBN 10 : 4873117011
フォーマット
：
本
出版社
：
オライリー・ジャパン
発行年月
：
2014年10月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
キャシー・オニール, 瀬戸山雅人 ,  
追加情報
:
４１７ｐ；21

内容詳細

本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Ｇｏｏｇｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｆａｃｅｂｏｏｋをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。

目次 : はじめに：データサイエンスとは/ 統計的推論、探索的データ分析、データサイエンスのプロセス/ アルゴリズム/ スパムフィルタ、単純ベイズ、データラングリング/ ロジスティック回帰/ タイムスタンプと金融モデリング/ データから意味を抽出する/ レコメンデーションエンジン：ユーザが直接触れる大規模データ製品を構築する/ データ可視化と不正検出/ ソーシャルネットワークとデータジャーナリズム/ 因果関係/ 疫学/ データ分析のコンペティションから得られた教訓/ データのリークとモデルの評価/ データエンジニアリング/ 生徒たちの声/ 次世代のデータサイエンティスト、データに対する過信と倫理

【著者紹介】
レイチェル・シャット : Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｔ　Ｎｅｗｓ　Ｃｏｒｐ社の上級副社長。コロンビア大学で統計学の博士号を取得後、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈで数年間統計学者として働く。現在コロンビア大学統計学部の非常勤教授。コロンビア大学データサイエンス・エンジニアリング研究所教育委員会の設立メンバーでもある。Ｇｏｏｇｌｅ時代の業務に基づいた複数の特許出願がある。Ｇｏｏｇｌｅでは、アルゴリズムのプロトタイプの作成や、ユーザ行動を理解するためのモデル構築などを通じて、ユーザが扱うプロダクトの構築を支援した

キャシー・オニール : ハーバード大学で博士号を取得。ＭＩＴ数学科でポスドクをした後、バーナードカレッジ教授に就任。バーナードカレッジでは、代数幾何についての多数の研究論文を発表した。その後民間に転じ、クオンツ（金融アナリスト）として、金融危機の最中にヘッジファンドのＤ．Ｅ．Ｓｈａｗに勤務。その後、ヘッジファンドに対するリスクを評価するソフト開発を手がけるＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓに勤務する。現在はニューヨークのスタートアップ企業のデータサイエンティストであるほか、ブログｍａｔｈｂａｂｅ．ｏｒｇの執筆や「ウォール街を占拠せよ」の活動にも関わる

瀬戸山雅人 : 大手ＳＩｅｒで勤務後、ベストティーチャーの起業に参画し、オンライン英会話サービスを開発。その後、Ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅを使用した開発を行すテラスカイに勤務。現在は、プレセナ・ストラテジック・パートナーズにて、ビジネス研修をＷｅｂサービス化するシステムを開発中。大学、大学院時代には生態学を学び、マメゾウムシという昆虫の研究活動の中で統計学の基礎を学習した（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）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • HANA さん

    読了日：2019/08/05

    実際の講義内容を書籍としてまとめた感じ。読み物。実際にやっている人たちの話なので実践的な話ではあったのでやったことない人にはわかりづらい内容かも。自分の立ち位置やどう進んでいけばいいのか少し見えたので良かった。

  • kousuke さん

    誰をターゲットにしているのかわからない 普通に機械学習を学ぼうとしている人は読む必要ないかと思います。 内容が少々マニアックなので目次を見て興味がある人のみ購入すればよいと思います。

  • yyhhyy さん

    読了日：2019/03/23

    タイトルの通り教科書。後半はコードではなく一般的な注意点などになる

  • T2T3 さん

    読了日：2017/07/10

    著者たちのデータサイエンス講義録。データサイエンスがどういった場所で用いられているか、具体例を交え紹介してくれている。とはいえなかなか骨がある（機械学習の様々な手法がぽんぽん出てくるが説明は少ないため初学者には辛いのでは？）ので、この本をデータサイエンスの入門書にするのは厳しいところ。ある程度機械学習の手法を学んでから読んだ方がいいだろう。

  • Kazyury さん

    読了日：2015/12/12

    著者らが大学院で行った「データサイエンス」の講義。 主題の範囲が広く深いので、この本だけでは具体的な内容には追い付けなかった。講義はBuzzワードとして扱われがちなデータサイエンスの世界を幅広に捉えながらも、具体的な内容にも踏み込んだんだろうな。羨ましい。自身のリテラシーも不理解の要因だと思うので、またこの本に戻ってこよう。 で、やはりデータサイエンティストはセクシーだ。 でも、それはQuantsとは違って泥まみれでも倫理を維持するストイックさに所以してて、就職した頃の「SE」に覚えたセクシーさと同じ。

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Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｔ　Ｎｅｗｓ　Ｃｏｒｐ社の上級副社長。コロンビア大学で統計学の博士号を取得後、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈで数年間統計学者として働く。現在コロンビア大学統計学部の非常勤教授。コロンビア大学データサイエンス・エンジニアリング研究所教育委員会の設立メンバーでもある。Ｇｏｏｇ

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