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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  新時代の花形職業、データサイエンティストは何を学んでいるのか。プログラミングの基礎からアルゴリズム、ディープラーニングまで。最新データ分析の手法が基礎から身につく！

• 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

• 出版社からのコメント

  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！

• 内容紹介

  【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
  
  図書館選書
  世界最先端の企業が喉から手が出るほど欲しい人材のひとつ、「データサイエンティスト」。この職につく人々が身につけるべき知識とはいったい何なのか。最先端のデータ分析の手法を基礎からざっと学べる１冊！

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  久野 遼平(ヒサノ リョウヘイ)
  東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルＩＣＴ研究センター特任助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員。１９８４年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業後、一橋大学大学院経済学研究科修士課程、スイス連邦工科大学チューリッヒ校博士課程を修了。国立情報学研究所の特任研究員などを経て現職
  
  木脇 太一(キワキ タイチ)
  東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻特任助教。１９８６年生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了後、株式会社ユニーク勤務を経て現職

• 著者について

  久野　遼平 (ヒサノ　リョウヘイ)
  東京大学情報理工学系研究科ソーシャルICT研究センター特任助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員。1984年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業後、一橋大学大学院経済学研究科修士課程、スイス連邦工科大学チューリッヒ校博士課程を修了。国立情報学研究所の特任研究員などを経て現職。
  
  木脇　太一 (キワキ　タイチ)
  東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻特任助教。1986年生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了後、株式会社ユニーク勤務を経て現職。

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 の商品スペック