数式なしでわかるデータサイエンス―ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー

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数式なしでわかるデータサイエンス―ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー

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  • サイズ A5判/ページ数 164p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274224010
  • NDC分類 417
  • Cコード C3041

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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。