| 1.
電子ブック |
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石黒勝彦, 林浩平著
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概要:
関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が1冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。
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| 2.
電子ブック |
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佐久間淳著
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概要:
「仮名化/匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」を、統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。データ解析実務者も必読。
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| 3.
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ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
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概要:
「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ。機械学習がどのように応用されているかを概観する。評判分類の学習、単語の意味表現、順序学習を重点的に解説し、バースト検出やウェブのリンク解析も紹介。
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| 4.
電子ブック |
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小澤誠一, 齋藤政彦共編
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概要:
数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラムに対応!AI(人工知能)技術やデータを活用するための数理のエッセンスをわかりやすく解説。
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| 5.
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寺田学 [ほか] 著
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概要:
データ分析においてPythonはデファクトスタンダードな存在になっています。本書は、Pythonのインストールから、scikit‐learnを利用した機械学習の実践方法まで解説したデータ分析の入門書です。第1章ではなぜデータ分析が注目されて
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いるのか解説し、第2章ではPythonをインストールしデータ分析の環境を整えます。第3章では最低限身に付けておきたい数学の基礎を解説します。第4章から実際にライブラリを利用して実践的な手法を解説していき、第5章では応用編としてスクレイピング、自然言語処理、画像処理を紹介します。これからデータ分析エンジニアを目指す方にオススメの1冊です。
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| 6.
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船津公人, 柴山翔二郎著
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| 7.
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伊藤大河 [ほか] 著
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| 8.
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生田目崇著
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概要:
「データサイエンス」は、ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野です。そして近年、データサイエンスの基礎となる情報学や統計学を習得したデータサイエンティストが、ビジネスから行
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政、医療、スポーツなど、あらゆる分野から期待されています。
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