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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感想・レビュー
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