データサイエンス設計マニュアル

本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。 1章データサイエンスとは 1.1 計算機科学、データサイエンス、リアルサイエンス 1.2 データについての興味深い問い 1.3 データの性質 1.4 分類と回帰 1.5 データサイ

[cocoasynn]

良さそう。買おうかな

[kyuns]

お、こういうの出るのね

[tmatsuu]

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[hara_boon]

“データサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です” まず最初に読むと良さそう。