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1.

図書

図書
高橋威知郎, 白石卓也, 清水景絵著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2016.11  xi, 201p ; 19cm
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1 3つのフェーズで進めるデータ分析プロジェクト : アクションが起こらないデータ分析に価値はない
3つのフェーズと9つのステップ ほか
2 準備フエーズでつまずかないための10の失敗事例 : 分析目的から逸れた興味本位な分析をしてしまう
ヒアリングで依頼者の本当の要望がくみ取れない ほか
3 分析フェーズを着実に進めるための20の失敗事例 : 依頼者のすべての要望に応えようとしたが、時間が足りない
新たな分析手法にチャレンジしたが、時間が足りない ほか
4 報告フェーズでコケないための5つの失敗事例 : 報告資料のコメントがわかりにくいと言われてしまう
情報を詰め込みすぎたスライドを作ってしまう ほか
5 : データサイエンティストになりたい!という人に知ってもらいたい「とってもディープな私」
1 3つのフェーズで進めるデータ分析プロジェクト : アクションが起こらないデータ分析に価値はない
3つのフェーズと9つのステップ ほか
2 準備フエーズでつまずかないための10の失敗事例 : 分析目的から逸れた興味本位な分析をしてしまう
2.

図書

図書
石田基広, 石田和枝著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.2  iv, 182p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 3
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熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
秘密警察とベイズ更新
犯人と事前確率
弁当屋の新メニュー
やる気の条件付き確率
論文と研究とケーキ
コイン投げと確率分布
積分ちょろい!?
事前と事後
文章の癖—助詞と読点
階層と予測
後日談
熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
概要: 人工知能や機械学習などでも重要な、今や統計で必須の知識といえるベイズ統計。乱子と文太のおなじみの二人を中心に、その知識や手法をやさしく解説!
3.

図書

図書
日経情報ストラテジー編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2016.7  161p ; 28cm
シリーズ名: 日経BPムック
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4.

図書

図書
丸山宏, 山田敦, 神谷直樹共著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2015.8  ii, 159p ; 21cm
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第1部 データサイエンティスト : データサイエンティストとは
データサイエンティストになるには
データサイエンティストの育成
第2部 データ分析の手法 : データ分析の局面
データの準備と可視化
アソシエーション分析
クラスタリング
分類・回帰
統計的機械学習
時系列解析
最適化
実験計画
第3部 データ分析を有効活用できる組織 : データを活用する組織の形態
データサイエンティストの調達
データ活用プロセスの構築
分析基盤の整備とデータの管理
意思決定のありかた
データの分析・利用に関する権利と義務
第1部 データサイエンティスト : データサイエンティストとは
データサイエンティストになるには
データサイエンティストの育成
概要: データサイエンティストの仕事現場を紙上で再現!さらに、これだけは押さえておきたい分析手法、管理職が知っておくべき、データ分析を有効活用できる組織のありかたなど、プロフェッショナルとしての必要かつ十分な要件をコンパクトに収録!データサイエンテ ィストを目指す人、育てる人、活用する人に! 続きを見る
5.

図書

図書
日経情報ストラテジー編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2015.5  161p ; 28cm
シリーズ名: 日経BPムック
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6.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.1  vii, 204p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 2
所蔵情報: loading…
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第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
第4章 : 因子分析大作戦
第5章 : 学期末試験
第6章 : 試験結果
第7章 : 引越しクラス発表
第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
概要: データの背後には何が潜んでいる?探る手法とその意図を物語風に解説。
7.

図書

図書
日経情報ストラテジー編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2014.5  153p ; 28cm
シリーズ名: 日経BPムック
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8.

図書

図書
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2013.9-  冊 ; 26cm
シリーズ名: Software design plusシリーズ
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巻頭企画 スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方—データサイエンティストの仕事術 : データにストーリーを語らせられますか?—データサイエンティストに必要なスキル
ビジネスの成果を意識した分析の方法—データサイエンスのプロセス
データハンドリングのための—「ビッグデータインフラ」入門
スキルの標準化とキャリア形成のために—データサイエンティスト協会の活動
特集1 データサイエンティストへの第一歩—データ分析実践入門 : データの把握、可視化と多変量解析—Rで統計解析をはじめよう
エンジニアに必要なデータ分析の知識—データサイエンティスト・リテラシー
Rをさらに便利に使える統合開発環境—RStudioでらくらくデータ分析
豊富なライブラリを活用したデータ分析—Pythonによる機械学習
C4.5/K−means/サポートベクターマシン/アプリオリ/EM...—データマイニングに必要な10のアルゴリズム
特集2 スキルアップのためのマーケティング分析本格入門 : データサイエンスを応用した広告戦略とサイト改善—Rによるマーケティング分析
ターゲティング広告リプレースのポイントを公開—mixiにおける大規模データマイニング事例
マーケティングに役立つ—ソーシャルメディアネットワーク分析
特別記事 リアルタイムログ収集でログ解析をスマートに—Fluentd入門
特別企画 超入門データ分析のためにこれだけは覚えておきたい基礎知識 : リレーショナルデータベース操作に必須の言語—SQL入門
Webサイトから情報を収集する技術—Webスクレイピング入門
なぜデータ分析が必要なのか—データサイエンティストへの道標
プロセス別にみるツールの選択基準—データ分析環境構築ガイド
世界中の環境に接続!—はじめてのシェル
データ操作の第一歩—データベース入門の入門
美しい分析をはじめよう—RStudio/Jupyter最速攻略
データ分析オーバービュー—データ前処理の基礎知識
集計、グラフ作成、回帰分析—くらべて学ぶR/Excelデータ分析の基本
Pythonのコードを読んで学ぶ—クローラでWeb上の情報を収集しよう!
データがつくられる背景を知る—コーディング前に知りたい統計知識
数理モデルと可視化—さまざまなデータの理解と表現
重点ポイントを速攻習得!
第1章 : 注目を浴びる職種の現実—データサイエンティストを取り巻く環境
第2章 : ビジネスデータ分析入門以前—データサイエンティストに必要な統計知識
第3章 : 外部パッケージを用いた集計・整形処理—Rによるモダンな集計処理
第4章 : 暦の影響を受ける時系列データの解析—時系列分析の基礎
第5章 Rの肩の上に立つ—.NET : FrameworkとRの連携
第6章 : Rの限界を理解してRをさらに使いこな—Rエンジニアがおさえておきたいインフラの話
第7章 A fresh approach to technical : computing—技術計算のための新言語Julia
第1部 しくみと概要を学ぼう! : 概要、歴史、なぜ注目されるのか?—機械学習を使いたい人のための入門講座
機械学習手法の中身を知る—機械学習の基礎知識
データの特性を理解する—ビジネスに導入する機械学習
複雑な識別問題への処方箋—深層学習最前線
第2部 手を動かして学ぼう! : R、Python、Julia、Spark MLlib...—機械学習ソフトウェアの概観
scikit‐learn、Numpy、Scipy、matplotlib—Pythonによる機械学習入門
基本的な理論・実装/運用・改善のノウハウ—推薦システム入門
Numpy、scikit‐learn、scikit‐imageの応用—Pythonで画像認識にチャレンジ
オンライン機械学習入門—Jubatusによる異常検知
第1章 : ビジネス貢献するデータ分析「7つのポイント」—データ分析をはじめるときにもつべき意識
第2章 : データ分析のプロジェクトマネジメント—シンプルな4つのプロセスからはじめる
第3章 : 機械学習プロジェクトの進め方—つまずかずにやり遂げるための実践手法
第4章 : メルカリが挑むスピードデータサイエンス—爆速成長アプリを支えるBIチーム
第5章 : 失敗しないデータ分析組織の立ち上げ方—8つのプロセスとデータ分析人材から紐解く
第6章 : データ分析のはじめ方—探索的分析で組織のKPIを見つけよう
第7章 : データサイエンスによる科学的ビジネスのすすめ—ビジネスに役立つ「データサイエンス」と「科学」の基礎知識
第8章 : 今こそデータ分析の民主化を—自分のデータは自分で分析する時代がはじまる
第9章 People : Analytics入門—戦略的に働き心地のよい職場環境を作る方法
第10章 People : Analyticsが会社の業績を変えるまで—「数字に強い人事」が会社の生き残りを決める
巻頭企画 スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方—データサイエンティストの仕事術 : データにストーリーを語らせられますか?—データサイエンティストに必要なスキル
ビジネスの成果を意識した分析の方法—データサイエンスのプロセス
データハンドリングのための—「ビッグデータインフラ」入門
概要: データサイエンスの基本となる考え方から、R言語による統計解析の基礎、マーケティングに応用できるデータ分析など「データサイエンティスト」がおさえておきたい記事満載。<br />データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを 身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ、現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で、本書ではデータ分析をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。たとえばシェルの操作は知らなくても良いでしょうか?基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか?データ形式についての知識は不要でしょうか?機械学習の基本的な知識は不要でしょうか?...初学者にとっては避けて通れない知識、現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として1冊にまとめています。<br />ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載!データ分析の「道具」としての使い方、統計知識の基礎。 続きを見る
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