東京大学のデータサイエンティスト育成講座
塚本邦尊(著)
,山田典一(著)
,大澤文孝(著)
,中山浩太郎(監修)
,松尾豊(協力)
/マイナビ出版
作品情報
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！
本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。
本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。
この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。
本書には、さらに以下の3つの特徴があります。
・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる
・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている
・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある
◆目次
Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎
Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎
Chapter 3 記述統計と単回帰分析
Chapter 4 確率と統計の基礎
Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）
Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理
Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化
Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習）
Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習）
Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法
Chapter 11 総合演習問題
Appendix 本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL
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商品情報
- シリーズ
- 東京大学のデータサイエンティスト育成講座
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - IT・Eビジネス・資格・読み物
- 出版社
- マイナビ出版
- 書籍発売日
- 2019.03.14
- Reader Store発売日
- 2019.03.15
- ファイルサイズ
- 95.7MB
- ページ数
- 448ページ
以下の製品には非対応です
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この作品のレビュー
平均 4.3 （7件のレビュー）
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データサイエンティストとはどのような知識が必要なものなのかという観点で最初の１冊として購入しました。
結論から言うと、よく整理されていている点は良いのですが、深く学ぼうとすると、この本だけでは難しいと…思います。
おすすめはこの本をベースにつまずく部分があれば別の本かネットで調べて進めていくのが良いと思います。
私の場合は、手を動かしならが進めていくうちに、統計学で詰まりました。ただプログラムを写して進めていくこともできますが、納得しながら進めないと意味がないと思い、その後、統計学を別の本で勉強、機械学習についても別の本で学習しました。再度、この本に戻って再勉強すると、よく整理させていて理解することができました。続きを読む投稿日：2020.05.12
これまでBIツールを用いて見える化を試みたが、
前段の分析技法が欠落しており、空回りに終わっていた。
腰を据えて、基礎から学び直し。投稿日：2023.06.04
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