ビジネスデータサイエンスの教科書

著者名：マット・タディ/上杉隼人/井上毅郎

すばる舎（2020/07発売）

• ISBN：9784799109151

内容説明

■マット・タディはビッグデータ活用の基礎を成す統計学について完璧かつ配慮の行き届いた本を書き上げた。この素晴らしい教材には実例、技術、洞察がぎっしりと詰まっている。多くの機械学習の教材とは異なり、本書は相関関係が因果関係ではないという問題に取り組み、データから信頼に足る解釈を得るための手法を提供している。
―――プレストン・マカフィー［元マイクロソフト チーフエコノミスト兼バイスプレジデント　ヤフー バイスプレジデント・チーフエコノミスト　グーグル研究責任者　カリフォルニア工科大学教授兼役員］

■シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの人気教授を務め、マイクロソフトとアマゾンでデータサイエンスチームを率いた経験から、マット・タディは最先端の企業でデータに基づいた意思決定を行なうことを志すMBAや技術者に向けた見事な本を書き上げた。最新の統計学、機械学習アルゴリズム、社会科学の因果モデルから得られる重要な概念を巧みに織り上げ、精彩を放つタペストリーに仕上げている。本書を読めば流行りの専門語の意味が誰にでもわかるようになっている。この分野の標準的な教材となるだろう。
―――グイド・インベンス［スタンフォード大学経営大学院教授（経済学）　『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』共著者］

ビッグデータを構造的に理解、近未来の手がかり、ビジネスチャンスを洗い出し、次の一手につなげる
巨大IT企業アマゾン・ドット・コムのバイスプレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化・自動化・加速化

目次

はじめに
イントロダクション
第１章　不確実性
第２章　回帰
第３章　正則化
第４章　分類
第５章　実験
第６章　統制変数
第７章　因子分解
第８章　データとしてのテキスト
第９章　ノンパラメトリック手法
第10章　人工知能
参考文献
訳者あとがき
さくいん

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。

[kaida6213]

ビジネスデータサイエンスという題名から数式とかは緩いかと思っていたけどガチだった。因果推論のパートとかちゃんと読み返さないとわからない。Amazonの上の方の人が理論と実践を駆使したノウハウ集。わたしなら〜という記述が多く、地に足付いた感がまる。

2023/06/05

[ONE_shoT_]

ビジネス課題を解決するためのデータサイエンスの手法・知識について、数式やRのコードを交えて広く書かれた一冊。やや難易度が高いが、実用に足る分析を実施するために必要なところまでしっかり書かれている印象です。因果木（Causal Tree）まで踏み込んでいる日本語の書籍は希少。

2021/07/31