目次
１ データサイエンスをビジネスで活用する
２ データサイエンスの手法を理解する
３ 基本的な可視化・統計手法を理解する
４ 線形回帰モデルで需要予測を立てる
５ ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う
６ ディープラーニングで画像分類を行う
７ 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する
８ レコメンデーションエンジンを実装する
９ 数理最適化で利益の最大化を図る
著者等紹介
三好大悟［ミヨシダイゴ］
慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。大学卒業後、株式会社データミックスにてデータサイエンティストとして、統計学や機械学習を用いたデータ分析・アルゴリズム開発を中心としたコンサルティングに従事。２０２０年７月からは株式会社セブン＆アイ・ホールディングスにて、小売や物流・配送などの事業におけるデータ・ＡＩ活用を推進。一方で兼業としても活動し、データ分析やＡＩ開発など、データサイエンスに関するアドバイザリ・受託開発・教育活動などにも携わる（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。
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