内容説明
数式から目を背けるのは終わりにしませんか？データ分析者必読の全く新しい教科書！妥協しない分析を実現させるために、微積分と線形代数をピンポイントに学び尽くしたい。そんな方のための一冊です。
目次
分析者のための微分積分・線形代数
第１部 線形代数の基礎（ベクトルと内積；行列とその積）
第２部 微分積分の基礎（微分；微分の技術；関数の最大・最小；積分）
第３部 微分積分とデータ分析（数式を読み解くコツ；最適化手法と深層学習；Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法；正規分布とエントロピー）
第４部 線形代数とデータ分析（逆行列と対角化；対称行列の対角化）
第５部 微分積分と線形代数を活用したデータ分析（回帰分析と擬似逆行列；多変量正規分布とその積分；生成モデルと変分自由エネルギー）
著者等紹介
杉山聡［スギヤマサトシ］
東京大学大学院にて博士（数理科学）を取得し、株式会社アトラエに入社し現職。同社の１人目のＤａｔａ ＳｃｉｅｎｔｉｓｔとしてＤａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｔｅａｍを立ち上げる。本業のデータ分析を通して社会に価値を提供する傍ら、慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員として仕事文脈の幸福度であるワーク・エンゲイジメントについての研究支援を行うとともに、データサイエンティスト協会スキル定義委員、データサイエンティストＶＴｕｂｅｒのアイシア＝ソリッドを運営する活動を通して、広くデータ分析の啓蒙や人材育成活動に従事（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
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
smatsu
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良い本だと思う。本書は今の自分の関心とレベルにまぁまぁ合っていて丁度良かった。７章の数式の読み方の説明とか、なかなかこういうのを書いてくれる人はいないと思う。ただし、著者はとても親切で教えようという気はあるんだけど頭が良すぎてちょくちょく凡人の読者（もちろん私のこと）を置いて行ってしまう箇所があった。このあたりはしょうがない所だと思う。それでも分析モデルの水色本よりは大分凡人の気持ちに寄り添って説明してくれている感じがある。本書も手元において繰り返し読んで自分の血肉としていきたい。2025/03/15
neko_machi0108
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大学の頃を思い出す、自分が思ってるよりわかってない2025/02/24
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