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東京大学のデータサイエンティスト育成講座

マイナビ出版

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784839965259
ISBN 10 : 4839965250
Format
Books
Publisher
Release Date
February/2019
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化!

目次 : 本書の概要とPythonの基礎/ 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎/ 記述統計と単回帰分析/ 確率と統計の基礎/ Pythonによる科学計算(NumpyとScipy)/ Pandasを使ったデータ加工処理/ Matplotlibを使ったデータ可視化/ 機械学習の基礎(教師あり学習)/ 機械学習の基礎(教師なし学習)/ モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕

【著者紹介】
中山浩太郎 : 2000年10月(株)関西総合情報研究所代表取締役社長就任。2002年4月同志社女子大学非常勤講師就任。2007年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得。2007年4月大阪大学大学院情報科学研究科特任研究員就任。2008年4月東京大学知の構造化センター特任助教就任。2012年4月東京大学知の構造化センター特任講師就任。2014年12月東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師就任

松尾豊 : 1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より、産業技術総合研究所研究員。2005年10月よりスタンフォード大学客員研究員。2007年10月より、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構/知の構造化センター/技術経営戦略学専攻准教授。2014年より、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻グローバル消費インテリジェンス寄付講座共同代表・特任准教授。2002年人工知能学会論文賞、2007年情報処理学会長尾真記念特別賞受賞。2012年〜14年、人工知能学会編集委員長を経て、現在は倫理委員長。専門は、人工知能、Webマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング

塚本邦尊 : 現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。その他、講師やさまざまな企業(メーカー、システム会社、広告代理店など)の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等

山田典一 : 株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞(2015年)。現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っています

大沢文孝 : テクニカルライター。プログラマー。情報処理技術者(「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」)。雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。近年は、Webシステムの設計・開発に従事(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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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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  • キョートマン

    ちまちまと長い時間をかけてゆっくり読んでいたがついに読了。初めは何が何やら分からなかったけども、今となったら基本的なことがふんだんに詰め込まれている良書だと思える。読書案内も充実している。

  • nbhd

    コツコツとコードを打ちながら、ようやく読み終える。データ分析に必要なPythonの機能を一通り見知ったことになる。でもまだ、機械学習のイメージを掴みきれていないので、図書館でほかの本をポチった。機械学習=「コンピュータが勝手にやってくれること」の、「勝手にやる」部分の理解をもっと深めたいところだ。

  • するめ

    基礎の基礎から知りたいところまで書いてあって良本でした。仕事でも使えるからとっておこう😽

  • ももぞー

    体系的にまとめてあり、理解しやすい。

  • S

    この本がデータサイエンスの基礎とのこと。未就学者からしたら学ぶことは膨大で基礎だけでも充分なのでは?と錯覚してしまう程の充実っぷり。所々日本語がおかしかったり、現環境では想定の動作をしなかったりとありますが、調べていけば問題なく学んでいける内容となっています。 一回で学びきれる方もいるかもしれませんがデータ分析のお供として良い教材だと思いました。

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