| 1.
図書 |
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瀧澤毅著
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| 2.
図書 |
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マイケル・J・モーブッシン著 ; 田淵健太訳
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概要:
その成功の原因は「実力」?「運」?ビッグデータに潜む「偶然」の振る舞いを捉え、最適な意思決定を導く驚異のデータ分析法。
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| 3.
図書 |
図書
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西岡康夫著
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概要:
単位を取れる確率アップ!まずはこの1冊をやっ統計!『微分積分』、『線形代数』に次ぐ第3弾。
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| 4.
図書 |
図書
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御子柴ふゆ著
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| 5.
図書 |
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湯浅弘一著
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概要:
じゃんけんや宝くじなど、生活になじみ深いテーマである「確率」。マーケティングなどのビジネスの現場で近年、重要視されることが増えた「統計」。このふたつのテーマを、日常生活に密着した切り口から解説し、数学の本質的な話へと掘り下げます。高校時代に
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習ったはずの確率統計が、当時よりもずっとよくわかります。
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| 6.
図書 |
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Sau Sheong Chang著 ; 瀬戸山雅人 [ほか] 訳
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概要:
人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータサイエンスの基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動
…
など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。
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| 7.
図書 |
図書
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山本義郎, 鳥越規央著
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| 8.
図書 |
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田中英之著
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概要:
データから事実を発見し、「課題発見」「問題解決」のための仮説を立てる。問題解決・新規事業開発のための“最強の武器”を使いこなすポイント35。
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| 9.
図書 |
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Wes McKinney著 ; 小林儀匡 [ほか] 訳
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概要:
Pythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。
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| 10.
図書 |
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岡本正芳著
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