Stevens.skiena

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データサイエンス設計マニュアル

Stevens.skiena

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784873118918
ISBN 10 : 4873118913
Format
：
Books
Publisher
：
オライリー・ジャパン
Release Date
：
January/2020
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
スティーブン・S・スキーナ, 小野陽子(データサイエンス), スティーヴン・S.スキーナ, 小野陽子, 長尾高弘 ,  

Content Description

大局的な視点からデータサイエンスの本質に迫る。著名な計算機科学者スキーナ教授が贈る、データサイエンスの設計原則と、データ分析に必要な知識とスキルをカバーした新しい教科書！

目次 : データサイエンスとは/ 数学の基礎知識の準備/ データマンジング/ スコアとランキング/ 統計分析/ データの可視化/ 数理モデル/ 線形代数/ 線形回帰とロジスティック回帰/ ネットワーク分析と距離/ 機械学習/ ビッグデータ：スケールを追求/ 最後に一言

【著者紹介】
スティーヴン・S.スキーナ : ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校コンピュータサイエンス学科教授。研究分野はデータサイエンス、自然言語処理、アルゴリズム。影響力のある教科書とソフトウェアにより、教育に多大な貢献があったとしてＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇの学部授業賞を受賞した

小野陽子 : 東京理科大学工学研究科経営工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。横浜市立大学データサイエンス学部准教授。２０１８年度よりＷｉＤＳ　Ｔｏｋｙｏ＠Ｙｏｋｏｈａｍａ　Ｃｉｔｙ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙアンバサダー

長尾高弘 : 株式会社ロングテール社長、技術翻訳者（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）

Customer Reviews

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • rubeee

    読了日：2020/05/03

    データサイエンティストが日頃どういった視点でを見ており、データサイエンスが解決できる課題はどういったところで、データサイエンティスト自身が価値を出すためにどういったところを気をつけるべきかの勘所がわかる内容になっている。データサイエンスに必要な知識の全体像がつかめ、技術的にどのように実現するかという点のみ書かれていないという印象。分析するべきデータをどのように取得するか、可視化をどのように行うかといった点から、統計や数理モデル、線形代数、機械学習など幅広く、教科書的に読むことでかなりの知識がつきそう。

  • KATSUOBUSHIMUSHI

    読了日：2023/11/10

    データの調達から機械学習・ビッグデータの入門まで、データサイエンスにおける考え方を一通り概説した本。個人的には7章までは気楽に読めて、8章から急に読み応えのある専門書になったように感じた。統計の授業を不真面目に受けて適当に研究で使っていた僕くらいの人間にちょうどいい本だと思う。7章までは研究者が当たり前に行っているけど体系的には勉強したことがないような内容でそこそこ役に立つと思うし、特にデータの可視化の章は大学院のころに読んでおけば研究のレベルもずいぶん上がっていただろうなと思いながら読んだ。

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