「ビジネス データサイエンス」の教科書

アマゾンのバイス・プレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化、自動化、加速化。

目次 : 第１章　不確実性/ 第２章　回帰/ 第３章　正則化/ 第４章　分類/ 第５章　実験/ 第６章　統制変数/ 第７章　因子分解/ 第８章　データとしてのテキスト/ 第９章　ノンパラメトリック手法/ 第１０章　人工知能

【著者紹介】
マット・タディ : ビジネスデータサイエンティスト。２００８年から２０１８年まで、シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスにおいて計量経済学および統計学の教授を務め、大学のデータサイエンスの教科課程を作り上げた。マイクロソフトの主席研究員やイーベイのリサーチ・フェローといった産業界の役職も歴任している。２０１８年にシカゴ大学を離れ、アマゾン・ドット・コムにバイス・プレジデントとして迎えられた

上杉隼人 : 翻訳者（英日、日英）、編集者、英語・翻訳講師。早稲田大学教育学部英語英文学科卒業、同専攻科（現在の大学院の前身）修了

井上毅郎 : １９９０年京都府生まれ。２０１３年に東京工業大学工学部情報工学科を卒業、２０１６年同大学院理工学研究科修士課程を修了。専攻は国際開発工学。現在は自然言語処理に特化したデータ解析企業ＦＲＯＮＴＥＯにデータサイエンティストとして勤務（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）