データサイエンス講義

Rachel Schutt, Cathy O'Neil 著 ; 瀬戸山雅人, 石井弓美子, 河内崇, 河内真理子, 古畠敦, 木下哲也, 竹田正和, 佐藤正士, 望月啓充 訳

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。

「BOOKデータベース」より

[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

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 データサイエンス講義
著作者等 O'Neil, Cathy
Schutt, Rachel
佐藤 正士
古畠 敦
望月 啓充
木下 哲也
河内 崇
河内 真理子
瀬戸山 雅人
石井 弓美子
竹田 正和
オニール キャシー
シャット レイチェル
書名ヨミ データ サイエンス コウギ
書名別名 Doing Data Science

Deta saiensu kogi
出版元 オライリー・ジャパン : オーム社
刊行年月 2014.10
ページ数 417p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-701-0
NCID BB16877599
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全国書誌番号
22490927
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言語 日本語
原文言語 英語
出版国 日本
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