出版社内容情報
まずはじめに手をとるデータサイエンスの入門書。
数式なしでデータサイエンスの要点がわかる。
本書は数式なしで、データサイエンスの要点を解説した入門書です。
ビッグデータを想定したデータサイエンスの考え方を初学者にわかりやすく解説されており、米国をはじめ、中国、ドイツ、ロシア、韓国でも大注目されている書籍の翻訳書です。
目次
基本中の基本
クラスター分析
主成分分析
相関ルール
社会ネットワーク分析
回帰分析
ｋ近傍法と異常検知
サポートベクターマシン
決定木
ランダムフォレスト
ニューラルネットワーク
Ａ／Ｂテストと多腕バンディット
著者等紹介
ウン，アナリン［ウン，アナリン］ ［Ｎｇ，Ａｎｎａｌｙｎ］
現在、サンフランシスコ・ベイエリアのデータサイエンティスト。ケンブリッジ大学で修士号を取得（ＭＰｈｉｌ）。学位取得後、ディズニー研究所の研究員として活動し、その間、ミシガン大学アナーバー校で統計学の講師も務める。また、シンガポール政府で６年間働いた経験もあり、そこでは、雇用マッチングと詐欺被害の予測モデルの研究に従事していた
スー，ケネス［スー，ケネス］ ［Ｓｏｏ，Ｋｅｎｎｅｔｈ］
スタンフォード大学で統計学の修士号を取得（ＭＳｃ）。学部時代は、ウォーリック大学に在籍し、数学、オペレーションズ・リサーチ、統計学、経済学のクラス（ＭＯＲＳＥ）で３年連続トップ学生となる。また、ウォーリック大学では、オペレーションズ・リサーチ＆マネジメント・サイエンスグループの研究助手を務める。そこでは、偶発事故に影響を受けるネットワークの問題をめぐり、データサイエンスの研究に従事していた
上藤一郎［ウワフジイチロウ］
静岡大学人文社会科学部教授。専攻は統計学（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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ishihama
Masaru Kamata
