データサイエンス講義
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、Facebook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。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに：データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状（および多少の歴史） 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験：メタ定義 1.7 データサイエンティス
インタラクティブ・データビジュアライゼーション
D3は、ウェブページにロードしたデータからビジュアルを生成するJavaScriptベースのツールです。本書は、プログラマではない人々を対象として、D3を使ったデータビジュアライゼーションのプログラミングについて解説しています。ビジュアルのスキルはあるもののデータやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナ、または大量のデータを持っているがビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者などには、本書が大いに役立つでしょう。もちろん、データの可視化について学びたい読者にもおすすめします。 はじめに 本書での表記 サンプルコードの引用について 問い合わせ先 謝辞 1章 イントロダクション 1.1 なぜデータビジュアライゼーションなのか 1.2 なぜコードを書くのか 1.3 なぜ対話的にしようというのか 1.4 なぜウェブ上でなのか 1.5 この本は何なのか 1.
アジャイルデータサイエンス
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 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の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「Fluen
入門 ソーシャルデータ 第2版
「本書を読めば、学べてよかったと思うことが身につき、あなたの道具箱に必要不可欠なツールが加わるが、おそらくそれよりも重要なのは、あるストーリーが語られ、その過程がとても楽しいことだ。そのストーリーとは、ソーシャルウェブサイトをめぐるデータの科学であり、ソーシャルサイトに詰め込まれたデータは何なのか、それらのデータを使ってあなたが（あるいはほかの誰かが）できることとして、どのような可能性があるのかといったことだ。」（本書「はじめに」より） 本書では、Twitter、Facebook、LinkedIn、Google+、GitHubなどのソーシャルウェブサイトを取り上げて、データマイニングを行うために必要な技術知識や手法を解説しています。本書の前半では基礎概念を学び、後半ではソーシャルウェブサイトをマイニングするためのツールやテクニックを広く紹介しています。データサイエンティストやアナリスト、あ
戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。 訳者前書き はじめに 1章 はじめに：データ分析思考 1.1 データを使ったビジネスチャンスの広がり 1.2 例：ハリケーン・フランシス 1.3 例：顧客の乗り換えの予測 1.4 データサイエンス、エンジニアリング、そしてデータ主導による意思決定 1.5 データ処理とビッグデータ 1.6 ビッグデータ1.0からビッ
RとRubyによるデータ解析入門
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、というデータ解析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分析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。プログラマ視点で書かれた本書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで
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