大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

久野遼平

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784046022110
ISBN 10 : 4046022116
フォーマット
出版社
発行年月
2018年03月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
255p;19

内容詳細

新時代の花形職業、データサイエンティストは何を学んでいるのか。プログラミングの基礎からアルゴリズム、ディープラーニングまで。最新データ分析の手法が基礎から身につく!

目次 : 第1部 データサイエンスの基本(データサイエンスとは)/ 第2部 データサイエンスの基礎技術(計算機の仕組み/ プログラミングの基礎/ アルゴリズム ほか)/ 第3部 統計学・機械学習の基礎(機械学習の基本/ 過学習とモデル選択 ほか)/ 第4部 コーパスとネットワークの分析(トピックモデル/ ネットワーク分析)/ 第5部 ディープラーニング(ニューラルネットワークの基礎/ ディープラーニング ほか)

【著者紹介】
久野遼平 : 東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルICT研究センター特任助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員。1984年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業後、一橋大学大学院経済学研究科修士課程、スイス連邦工科大学チューリッヒ校博士課程を修了。国立情報学研究所の特任研究員などを経て現職

木脇太一 : 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻特任助教。1986年生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了後、株式会社ユニーク勤務を経て現職(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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  • libra さん

    ディープラーニングを始めだしたので、少し勉強しようと思ったけれど、分かる部分は分かるけど専門外はナカナカこのあーそうなのかと納得するしかない。タイトルの通りざっとだな。外の骨格を理解する感じかな。

  • アルカリオン さん

    繰返し、流し読みしているが、スルメのような本だと思い始めた。初読時は「よくまとまってはいるのだろうが、この本の簡潔な記載だけで理解に至ることは望めないので、用途が限られる。流し読みして全体像を掴むのには良いが、10時間も付き合うのは時間の無駄」だと思っていた。しかし、繰り返し読むうちに輪郭がはっきりしてきて、面白くなってきた。門外漢なので記載内容の妥当性は評価しきれないが、限られた紙幅で伝えるべき内容をしっかりと吟味しているような気がする。内容は難しいが、文章自体には難はない。

  • SAYA さん

    広いデータサイエンスの領域がコンパクトにまとまっている一冊です。あるトピックに関し見開き1ページで、左に解説、右に図という構成で、読み進めやすかったです。数式がゴリゴリ書いてあるわけでも、手法の細かい説明があるわけでもなく、こういう手法があります、こういう問題に適用してます、中身の処理はこんな感じです、という端的な手法説明、序盤はそれを実行できるようにプログラミング言語、アルゴリズム、練習用のデータの入手等について言及されており、データサイエンスの世界を概観したい初心者には嬉しい一冊ではと思います。

  • m-e さん

    単語検索にはいいが、ざっとしすぎかも。初心者にはこれでは分からなかった。タイトル通りだった。

  • 葉 さん

    データサイエンティストは、コンピューテング技術を活用して、データの収集と処理、統計学や機械学習分析、意思決定や商品開発までの一連の流れを効果的に処理する技能を持つ人と定義している。web APIといったオープンデータを収集し、プログラミングする速度を上げたい。マルコフ連鎖はよく授業で使っていたが、サポートベクターマシンやウォッチャー調査や多層パーセプトロンは使ったことがない。参考文献の中から気になるものは読んでみたい。

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久野遼平

東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルICT研究センター特任助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員。1984年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業後、一橋大学大学院経済学研究科修士課程、スイス連邦工科大学チューリッヒ校博士課程を修了。国立情報学研究所の特任研究員などを経て現職

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