- 著者 久野 遼平
- 著者 木脇 太一
- 定価： 円 （本体円＋税）
- 発売日：
- 2018年03月29日
- 判型：
- 四六判
- ページ数：
- 256
- ISBN：
- 9784046022110
大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
- 著者 久野 遼平
- 著者 木脇 太一
- 定価： 円 （本体円＋税）
- 発売日：
- 2018年03月29日
- 判型：
- 四六判
- ページ数：
- 256
- ISBN：
- 9784046022110
最先端のデータ分析の手法を基礎から応用までざっと学べる１冊！
【本書の内容】
次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか？
データサイエンスとは？という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。
気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。
【本書の目次】
第１部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは？
第２部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み／(3)プログラミングの基礎（１）／(4)プログラミングの基礎（２）／(5)アルゴリズム（１）／(6)アルゴリズム（２）／(7)データベース／(8)最適化の方法
第３部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本／(10)過学習とモデル選択／(11)回帰問題と住宅価格／(12)アンサンブル学習と住宅価格／(13)分類問題／(14)教師なし学習
第４部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル／(16)ネットワーク分析
第５部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎／(18)ディープラーニング／(19)ディープラーニングによる系列データ分析／(20)ディープラーニングによる画像分析
次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか？
データサイエンスとは？という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。
気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。
【本書の目次】
第１部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは？
第２部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み／(3)プログラミングの基礎（１）／(4)プログラミングの基礎（２）／(5)アルゴリズム（１）／(6)アルゴリズム（２）／(7)データベース／(8)最適化の方法
第３部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本／(10)過学習とモデル選択／(11)回帰問題と住宅価格／(12)アンサンブル学習と住宅価格／(13)分類問題／(14)教師なし学習
第４部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル／(16)ネットワーク分析
第５部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎／(18)ディープラーニング／(19)ディープラーニングによる系列データ分析／(20)ディープラーニングによる画像分析
※画像は表紙及び帯等、実際とは異なる場合があります。
もくじ
第１部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは？
第２部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み／(3)プログラミングの基礎（１）／(4)プログラミングの基礎（２）／(5)アルゴリズム（１）／(6)アルゴリズム（２）／(7)データベース／(8)最適化の方法
第３部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本／(10)過学習とモデル選択／(11)回帰問題と住宅価格／(12)アンサンブル学習と住宅価格／(13)分類問題／(14)教師なし学習
第４部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル／(16)ネットワーク分析
第５部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎／(18)ディープラーニング／(19)ディープラーニングによる系列データ分析／(20)ディープラーニングによる画像分析
第２部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み／(3)プログラミングの基礎（１）／(4)プログラミングの基礎（２）／(5)アルゴリズム（１）／(6)アルゴリズム（２）／(7)データベース／(8)最適化の方法
第３部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本／(10)過学習とモデル選択／(11)回帰問題と住宅価格／(12)アンサンブル学習と住宅価格／(13)分類問題／(14)教師なし学習
第４部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル／(16)ネットワーク分析
第５部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎／(18)ディープラーニング／(19)ディープラーニングによる系列データ分析／(20)ディープラーニングによる画像分析
「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」感想・レビュー
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知識が無いので、大枠のみの理解に徹した。大きく分けて、6つの学習があると感じた。①計算機の構造の知識（トランジスタ、GPU等）、②情報処理知識（プログラミング、アルゴリズム、DB）、③機械学習、④統計、⑤数学（ …続きを読む2020年10月03日16人がナイス！しています
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とりあえず、目を通しました。ソフトの進化もあるのかもしれないけど、ハード面の進化が今のAIブームを支えてることがわかったりしました。 中身はよくわかりません。2021年06月21日13人がナイス！しています
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だいたい半分くらい読んだところで頭が？？？の状態になった。もともとデータサイエンス周辺の知識がないと本書の内容にはついて行けないと思うが、学びはじめにざっくりとデータサイエンスの概観を掴む程度には有用 …続きを読む2020年05月01日9人がナイス！しています
