| 1.
図書 |
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和泉潔, 斎藤正也, 山田健太共著
目次情報:
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| 2.
図書 |
図書
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岩下基著
目次情報:
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| 3.
図書 |
図書
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高橋威知郎, 白石卓也, 清水景絵著
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| 4.
図書 |
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SAS Institute Japan株式会社著
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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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| 5.
図書 |
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石田基広, 石田和枝著
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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!
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| 6.
図書 |
図書
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小川努 [ほか] 著
目次情報:
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概要:
ユーザーによるユーザーのための実践書!時系列センサーデータ、大規模データ、移動体、需要予測、特徴量、MLops、Autoモデリング。
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| 7.
図書 |
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スティーヴ・ロー著 ; 久保尚子訳
目次情報:
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概要:
医療・農業・産業・経営・マーケティングなどさまざまな分野に大変革をもたらすビッグデータ。ピューリッツァー賞受賞の『ニューヨークタイムズ』紙リポーターが、「データ主義」が生む技術的・人間的課題に対峙する科学者、起業家、企業幹部への取材を通して
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、データ資本主義時代の到来を活写した一冊。
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| 8.
図書 |
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KPMGジャパン編
目次情報:
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概要:
ビッグデータの活用を経営イノベーションのトリガーに。Growth、Cost、Riskの3つの観点で国内外のさまざまな活用事例を解説。IoTやAIなどの最新ITトレンドとの関係、検討すべき組織体制、プライバシー保護などの留意点にも言及した実践
…
的な一冊。
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| 9.
図書 |
図書
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日経情報ストラテジー編
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| 10.
図書 |
図書
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山本義郎, 藤野友和, 久保田貴文共著
目次情報:
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概要:
大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法までを「R」を使ったアルゴリズムの例題を交えて丁寧に解説。データマイニング入門書として、またデータ解析部門のテキストとしても最適。
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| 11.
図書 |
図書
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丸山宏, 山田敦, 神谷直樹共著
目次情報:
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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!
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| 12.
図書 |
図書
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日経情報ストラテジー編
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| 13.
図書 |
図書
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辻谷將明, 竹澤邦夫著
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| 14.
図書 |
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Jordan Tigani, Siddartha Naidu著 ; 玉川竜司訳
目次情報:
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概要:
クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳し
…
く解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊。
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| 15.
図書 |
図書
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中田豊久著
目次情報:
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| 16.
図書 |
図書
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月本洋, 松本一教共著
目次情報:
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概要:
大量のデータから価値ある知識を発掘しよう。データマイニングの基礎の基礎である確率の初歩から学び、最後には株価や統計値を使って実際のデータマイニングを行うことができるので、はじめての人にぴったりな入門書。興味をもって学べる!
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| 17.
図書 |
図書
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石川博 [ほか] 著
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| 18.
図書 |
図書
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山西健司著
目次情報:
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| 19.
図書 |
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Russell Jurney著 ; 玉川竜司訳
目次情報:
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概要:
本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニ
…
ングを行うためサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluentdによるログの収集」と「Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化」を追加。データの特性に対応したモデルの構築について学べる本書は、ビッグデータマイニングを実践したいエンジニア必携の一冊です。
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| 20.
図書 |
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トーマス・H.ダベンポート, ジェーン・G.ハリス著 ; 村井章子訳
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| 21.
図書 |
図書
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元田浩 [ほか] 共著
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| 22.
図書 |
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上田隆穂 [ほか] 編
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| 23.
図書 |
図書
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月本洋, 松本一教著
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| 24.
図書 |
図書
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石井一夫著
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図書 |
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石村貞夫 [ほか] 著
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図書 |
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北上始, 黒木進, 田村慶一共著
目次情報:
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概要:
データベースの基礎的な概念を含む関係データベースを中心に、その原理について解説。データベースやビッグデータからの知識発見のために重要な役割を果たすデータウェアハウスや代表的なデータマイニング手法についても解説している。
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| 27.
図書 |
図書
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石田基広著
目次情報:
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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。
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| 28.
図書 |
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尾崎隆著
目次情報:
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概要:
ビッグデータもRも「使える」ようになる!現役データサイエンティスト(Data Scientist)がデータ分析の基礎から最新の手法までをやさしく解説したいちばんわかりやすい入門書です。
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| 29.
図書 |
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里洋平著
目次情報:
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| 30.
図書 |
図書
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日経情報ストラテジー編
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| 31.
図書 |
図書
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酒巻隆治, 里洋平著
目次情報:
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概要:
どうしたら減少した売上をもとに戻せるか?顧客離れの原因はどこにあるか?より効果的な広告の出し方は?リアルな8つの事例ごとに、解決に至る分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。
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図書 |
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Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman著 ; 岩野和生, 浦本直彦訳
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| 33.
図書 |
図書
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石川博著
目次情報:
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図書 |
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酒巻隆治, 里洋平著
目次情報:
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図書 |
図書
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山西健司著
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| 36.
図書 |
図書
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トーマス・H.ダベンポート, ジェーン・G.ハリス, ロバート・モリソン著 ; 村井章子訳
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| 37.
図書 |
図書
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J.ヴァイダヤ, C.W.クリフトン, Y.M.ズー著 ; 嶋田茂, 清水將吾訳
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| 38.
図書 |
図書
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関部然著
目次情報:
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概要:
あらゆるマシンデータをインデックス化。思いどおりに検索、見える化、分析する!Splunkの導入、活用を考えるすべての人にオススメ!
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図書 |
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Chantal D. Larose, Daniel T. Larose著 ; 阿部真人, 西村晃治訳
目次情報:
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図書 |
図書
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George Chang [ほか] 著 ; 武田善行, 梅村恭司, 藤井敦訳
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| 41.
図書 東工大 |
図書
東工大
目次DB |
金明哲著
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| 42.
図書 |
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辻谷將明, 竹澤邦夫著
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| 43.
図書 |
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熊谷悦生, 舟尾暢男共著
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| 44.
図書 |
図書
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加藤直樹, 羽室行信, 矢田勝俊著
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| 45.
図書 |
図書
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近藤宏, 末吉正成編著
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| 46.
図書 |
図書
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上田和明 [ほか] 共著
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| 47.
図書 |
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網野知博著
目次情報:
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概要:
あなたの会社に眠る“宝の山”を武器にする!付録・「ビッグデータブーム」「活用のキモは?」「分析はチームで進める...」データ活用のプロが語るビッグデータの活用と課題、他社活用、自社活用。国内外の事例を一覧する!ビッグデータ活用事例。
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図書 |
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Rachel Schutt, Cathy O'Neil著 ; 瀬戸山雅人 [ほか] 訳
目次情報:
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概要:
本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、F
…
acebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。
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| 49.
図書 |
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長畑秀和著
目次情報:
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図書 |
図書
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森下壮一郎編著 ; 水上ひろき [ほか] 著
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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!
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図書 |
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Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
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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!
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図書 |
図書
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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
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図書 |
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増井敏克著
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概要:
グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説!技術関連の項目も図解しているので、初心者にもわかりやすい!統計学やAIの基本などの周辺知識もしっかりカバー!情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅!
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図書 |
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清野克行著
目次情報:
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概要:
ビッグデータの蓄積や分析には、外部ベンダーに依頼したり、本格的なプログラム開発が必要...?ではありません!本書では、WebブラウザやExcelを使って、誰でもビッグデータを蓄積したり、分析したりする方法を紹介します。もちろん、プログラム開
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発でより本格的な一歩を踏み出すための方法も紹介。
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図書 |
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橋本洋志 [ほか] 共著
目次情報:
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概要:
データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることです。データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制
…
御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、データをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。
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| 56.
図書 |
図書
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早稲田大学データ科学教育チーム著
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| 57.
図書 |
図書
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豊田秀樹編著
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図書 |
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有賀友紀, 大橋俊介著
目次情報:
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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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| 59.
図書 |
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松村真宏, 三浦麻子著
目次情報:
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| 60.
電子ブック |
ＥＢ
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石黒勝彦, 林浩平著
目次情報:
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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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| 61.
電子ブック |
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佐久間淳著
目次情報:
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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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電子ブック |
ＥＢ
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ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
目次情報:
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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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電子ブック |
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小澤誠一, 齋藤政彦共編
目次情報:
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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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電子ブック |
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寺田学 [ほか] 著
目次情報:
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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
…
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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電子ブック |
ＥＢ
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船津公人, 柴山翔二郎著
目次情報:
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電子ブック |
ＥＢ
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生田目崇著
目次情報:
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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
…
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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図書 |
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金明哲著
目次情報:
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概要:
網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーの評価を得てきたロングセラー。Rのバージョンアップへの対応に加え、深層学習やネットワーク分析などの内容を追加した第2版。
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図書 |
図書
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月本洋, 松本一教共著
目次情報:
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図書 |
図書
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Q. Ethan McCallum著 ; 笹井崇司訳
目次情報:
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概要:
データの中に隠れた問題を見つけ出す。問題のあるデータの様々なパターンを紹介し、その対処法を解説。
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図書 |
図書
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池内孝啓 [ほか] 著
目次情報:
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概要:
データ分析に必須のツールJupyter Notebookを徹底解説。pandasを使ったデータ加工や集計可視化について学べる。MatplotlibとBokehを詳解。グラフ作成例を豊富に掲載。
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図書 |
図書
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石黒勝彦, 林浩平著
目次情報:
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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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図書 |
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久保幹雄著
目次情報:
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概要:
さまざまなライブラリの使用方法を練習問題を通して全3巻で学習。本当に自分でできるようになるために。
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図書 |
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目次情報:
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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。
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図書 |
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掌田津耶乃著
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電子ブック |
ＥＢ
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伊藤大河 [ほか] 著
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図書 |
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Dietmar Jannach [ほか] 著
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図書 |
図書
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安井望著
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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
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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。
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図書 |
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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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図書 |
図書
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上村龍太郎, 吉田文彦, 山下俊恵 [著] ; 東海大学総合情報センター新情報教育プロジェクト編
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| 80.
図書 |
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岩波データサイエンス刊行委員会編
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| 81.
図書 |
図書
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ゴードンS.リノフ, マイケルJ.A.ベリー著 ; 上野勉 [ほか] 共訳
目次情報:
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概要:
実務と手法をつないだベストセラー、待望の3訂版。ビッグデータへすぐに応用できるようケーススタディで解説。
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図書 |
図書
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上田太一郎著
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| 83.
図書 |
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John P. Mueller, Luca Massaron著 ; 佐藤能臣訳
目次情報:
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概要:
コードを実行しながら!データサイエンスの流れがわかる!課題設定→データ収集・整形→アルゴリズム機械学習→可視化→インサイト。最初のステップに最適な入門書。
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図書 |
図書
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池祐一 [ほか] 共著
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図書 |
図書
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遠山功著
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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
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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。
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アジス・アブラハム, クリナ・グローサン, ヴィトリーノ・ラモス編 ; 栗原聡, 福井健一訳
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図書 |
図書
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速水悟著
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概要:
「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Netflixによる映画の評価予測コンテスト」「Suicaやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」な
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ど、機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します。Amazonなどで利用されている、「購入履歴から個人の好みを判断し、商品を紹介するシステム」「検索に連動したWeb広告」のしくみについて、章を割いて詳しく解説します。
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| 88.
図書 |
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杜世橋著
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概要:
本書はITエンジニアの読者を対象とし、データサイエンスの入門としてPythonを利用してデータ集計や機械学習などのデータ分析手法を習得することを目的としています。Pythonはシンプルな文法で簡単に習得できる一方、NumPy(ナムパイ)をは
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じめ非常に多様なライブラリが揃っており、今やデータサイエンスにおいて最も利用されているプログラミング言語の1つと言ってもいいでしょう。お手元のパソコンで、お手軽にデータサイエンスにチャレンジしてみてください。
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山田典一著
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概要:
記憶の癖に関して分析者が注意すべき点は?機械学習のバイアスの種類は?記憶由来のバイアスの軽減戦略とは?ナラティブ・バイアスへの対抗策は?科学的な因果関係の4つの認定基準とは?データ分析と真摯に向き合いたい。そんな方のための一冊です。
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久野遼平, 木脇太一著
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概要:
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!
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| 91.
図書 |
図書
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久保幹雄著
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概要:
さまざまなライブラリの使用方法を練習問題を通して全3巻で学習。本当に自分でできるようになるために。
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| 92.
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久保幹雄著
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概要:
さまざまなライブラリの使用方法を練習問題を通して全3巻で学習。本当に自分でできるようになるために。
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図書 |
図書
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竹村彰通著
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概要:
ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データ処理、データ分析に必要な情報学(コンピュータ科学)、統計学の基本知識をおさえ、新たな価値創造の
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スキルの学び方を紹介する。待望の入門書。
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ダヌシカ ボレガラ, 岡﨑直観, 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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| 95.
図書 |
図書
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高木章光, 鈴木英太著
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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。
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| 96.
図書 |
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藤野巖著
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David Nettleton著 ; 市川太祐, 島田直希訳
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図書 |
図書
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岡嶋裕史著
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吉田雅裕著
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概要:
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)に準拠。ていねいな解説と豊富なPython演習で実践的なデータサイエンスの力がつく。14章の構成で半期1コマの講義に対応、文系理系を問わず初学者に最適。
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増田秀人著
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概要:
本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いていますので
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、pandasの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本の理解についてもしっかり学ぶことができます。pandasを理解することで、様々な機械学習・データ分析タスクがスムーズに行えるようになります。
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