出版社内容情報
最先端のデータ分析の手法を基礎から応用までざっと学べる1冊!【本書の内容】
次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか?
データサイエンスとは?という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。
気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。
【本書の目次】
第1部 データサイエンスの基本●(1)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●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法
第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習
第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析
第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析
第1部 データサイエンスの基本●(1)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●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法
第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習
第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析
第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析
久野 遼平[ヒサノ リョウヘイ]
著・文・その他
木脇 太一[キワキ タイチ]
著・文・その他
内容説明
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)
著者等紹介
久野遼平[ヒサノリョウヘイ]
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[キワキタイチ]
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)
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