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1.

図書

図書
SAS Institute Japan株式会社著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2019.2  287p ; 24cm
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第1章 : アナリティクス・ライフサイクルとは?
第2章 : アナリティクスのためのデータマネジメント
第3章 : ビジュアライゼーションによるアナリティクスの加速
第4章 : 機械学習の概要と予測モデリング
第5章 : ビジネスで使える自然言語処理
第6章 : 時系列予測と最適化
第7章 : スコアリングとモデル管理
第8章 : AI/IoT時代におけるリアルタイム意思決定
第1章 : アナリティクス・ライフサイクルとは?
第2章 : アナリティクスのためのデータマネジメント
第3章 : ビジュアライゼーションによるアナリティクスの加速
概要: データの準備、分析、モデルの生成、業務への展開まで、ビジネスに生きるアナリティクスがこの1冊に!
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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
森下壮一郎編著 ; 水上ひろき [ほか] 著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2019.7  302p ; 21cm
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データマイニングを始める前に
統計学の基礎
計算機上のデータ
構造を持つデータ
テーブル
可視化
パターンと距離
多変量解析
時系列解析
計算量の見積もり
エンジニア的財務会計
指標を考える
技術者倫理
データマイニングを始める前に
統計学の基礎
計算機上のデータ
概要: プロとしてデータマイニングをするための教養を身につける!データを分析するための知識と技術について、統計・エンジニアリング・ビジネス・倫理の基礎知識を解説!データマイニングを始めようとしている人にオススメの1冊!
4.

図書

図書
Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2019.10  xx, 283p ; 24cm
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マルウェアの静的解析の基礎
静的解析の応用:x86逆アセンブリ
速習:動的解析
マルウェアネットワークを使った攻撃キャンペーンの特定
共有コード解析
機械学習に基づくマルウェア検出器の概要
機械学習に基づくマルウェア検出器の評価
機械学習に基づくマルウェア検出器の構築
マルウェアの傾向を可視化する
ディープラーニングの基礎
Kerasを使ってニューラルネットワークマルウェア検出器を構築する
データサイエンティストになろう
A付録:データセットとツール
マルウェアの静的解析の基礎
静的解析の応用:x86逆アセンブリ
速習:動的解析
概要: セキュリティのプロが、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・AI 的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう! 続きを見る
5.

図書

図書
オリバー・ラッゼスバーガー, モーハン・ソーニー著 ; 杉田真訳
出版情報: [東京] : 日経BP , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2019.10  253p ; 20cm
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6.

図書

図書
有賀友紀, 大橋俊介著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.4  xiv, 416p ; 23cm
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第1章 データサイエンス入門 : データサイエンスの基本
データサイエンスの実践
第2章 RとPython : RとPython
R入門 ほか
第3章 データ分析と基本的なモデリング : データの特徴を捉える
データからモデルを作る ほか
第4章 実践的なモデリング : モデリングの準備
データの加工 ほか
第5章 機械学習とディープラーニング : 機械学習の目的と手順
機械学習の実行 ほか
第1章 データサイエンス入門 : データサイエンスの基本
データサイエンスの実践
第2章 RとPython : RとPython
概要: RStudio & Jupyter Notebook対応。現場で活用するための最短コース!さまざまな分析の「理論」と「実際の考え方」をR/Pythonで体験学習。
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図書

図書
安井望著
出版情報: [東京] : 中央経済社 , 東京 : 中央経済グループパブリッシング (発売), 2019.12  iii, xi, 189p ; 21cm
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第1章 データ/デジタルに関する素朴な疑問 : 「データ」に関する素朴な疑問
「デジタル」に関する素朴な疑問
第2章 日本の企業経営を揺るがすデジタル化 : デジタル化がもたらす情報の変化
情報の変化が企業経営を変える
海外企業に見るデジタル技術を使った新たなビジネスモデル
なぜ日本企業はデジタル化が進まないのか
多くの日本企業に見られるデータを使った経営スタイル
第3章 データドリブン経営の本質 : デジタル時代のデータドリブン経営
データではなく戦略が中心
アクションを決めるために必要なもの
人+データ(デジタル)=経営
グローバル企業に見る成功要因
第4章 デジタル時代を乗り切る戦略 : 負けを認めて一から出直せるか
スピード(時間)を最優先できるか
決める覚悟を持てるか
フレームワークを作れるか
チェンジマネジメント
第5章 データドリブン経営を支える仕組みの作り方 : マネジメントプロセスの再構築
情報システムの再構築
第1章 データ/デジタルに関する素朴な疑問 : 「データ」に関する素朴な疑問
「デジタル」に関する素朴な疑問
第2章 日本の企業経営を揺るがすデジタル化 : デジタル化がもたらす情報の変化
概要: デジタル化によるデータドリブン経営を実践するために必要となる基本的な知識から、経営戦略とデータの重要性、整備すべき仕組み・基盤、理論的な背景を整理し、企業を根本から変えていく必要性にも触れている。欧米企業の事例も交えながら、何を日本企業は参 考にすべきか、どこを日本流にアレンジしなくてはならないかについても解説している。 続きを見る
8.

図書

図書
遠山功著
出版情報: 東京 : ダイヤモンド社, 2019.3  184p ; 21cm
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第1章 ビッグデータをどうやって料理するのか : そもそもビッグデータとはなにか
ビッグデータの3つの特徴 ほか
第2章 分析は設計ですべてが決まる : 何をなぜ分析するのかを確認する
ステップ1 フレームワークで課題を発見する ほか
第3章 分析の基本10パターンはこう使う : どんなグラフも単純なデータの組み合わせ
ベン図(関連性、グルーピング、空間)—円にして大きさと重なりを比較する ほか
第4章 私たちはこうやってデータ分析で企業の問題を解決してきた : エンジニアリング会社A社 働き方改革に危機感を持つ経営陣が自ら把握できるように勤務状況を可視化
大手小売りチェーンB社、テレビ放送キー局C社、衣料小物製造D社 人間が汚したデータを分析のために「洗浄」する ほか
第5章 データストラテジストの時代がやってくる : 経営改革につながってこそ価値が出るデータ分析
技術と経営の連携を実現するBIツール ほか
第1章 ビッグデータをどうやって料理するのか : そもそもビッグデータとはなにか
ビッグデータの3つの特徴 ほか
第2章 分析は設計ですべてが決まる : 何をなぜ分析するのかを確認する
概要: 本書ではこんな事例を紹介しています。かわいいを数値化してアパレルのものづくりを一変させた。データの可視化で経営者を働き方改革に本気にさせた。10時間の作業を10分に短縮させた製造工程の部品管理。蓄積した顧客データからフォローが必要な顧客をあ ぶり出した。20億件の販売データ処理を先回りして処理することで高速化した。部門ごとに管理していた顧客データを統合したら新たな市場が見えた。ファンクラブ会員の購買履歴から「推しメン」を推計した。あなたの目の前にあるデータからも答えはきっと見つかる!さまざまなビジネスの現場で課題を解決、経営革新を起こしてきたデータストラテジストが、その手の内をすべて明かします。 続きを見る
9.

図書

図書
高木章光, 鈴木英太著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.2  263p ; 21cm
シリーズ名: How-nual図解入門
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第1章 : データ分析の最前線
第2章 : データ分析の応用事例
第3章 : データ分析とは
第4章 : データ分析の技術
第5章 : データ分析サービス
第6章 : データサイエンティストとは
第1章 : データ分析の最前線
第2章 : データ分析の応用事例
第3章 : データ分析とは
概要: 基礎からビジネスへの応用までを俯瞰。データで課題解決!ビッグデータ時代、データをどう分析し活かせばよいのか。用語、分析手法から企業の最新事例まで。
10.

図書

図書
藤野巖著
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.8  x, 359p ; 21cm
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準備編 : データマイニングと機械学習
Python速習(基本編
Python速習 / 応用編
基礎編 : 回帰分析
階層型クラスタリング
非階層型クラスタリング ほか
実践編 : 時系列数値データの予測
日経平均株価の予測
テキストデータマイニング ほか
準備編 : データマイニングと機械学習
Python速習(基本編
Python速習 / 応用編
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