RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習【増補改訂版】

著者著者：有賀友紀 , 著者：大橋俊介

（概要）本書は野村総研で開催されている全社コンサルタントとエンジニア向けのビジネスアナリティクス講座をベースにした書籍の増補改訂版です。具体的なサンプルを元にデータ分析と...

電子書籍

税込 3,982 円 36pt

カートに入れる

ワンステップ購入

ワンステップ購入とはワンステップ購入とは

ほしい本に追加（値下がりすると通知がきます）

ご利用中のデバイスが対応しているかご確認ください

ブラウザ
iOS
Android
Win
Mac

対応デバイスごとのコンテンツタイプやファイルサイズヘルプ

オンライン書店e-honで紙の本を見る

商品説明

（概要）

本書は野村総研で開催されている全社コンサルタントとエンジニア向けのビジネスアナリティクス講座をベースにした書籍の増補改訂版です。具体的なサンプルを元にデータ分析とモデリングを進めるところが特徴です。また、統計解析や機械学習では「何ができないか」や、ビジネスデータの分析時に陥りがちな「落とし穴」など、現場で活用できる実践的な解説も満載です。改訂にあたっては、全編を最新のシステム環境に合わせてまとめ直しました。環境設定についてはコラムでも細やかにフォローし、データサイエンスと機械学習の基礎が学びやすいように進化しています。

（こんな方におすすめ）

・データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方

・データサイエンティストになりたい方

（目次）

第1章：データサイエンス入門

　1.1：データサイエンスの基本

　1.2：データサイエンスの実践

第2章：RとPython

　2.1：RとPython

　2.2：R入門

　2.3：Python入門

　2.4：RとPythonの実行例の比較

第3章：データ分析と基本的なモデリング

　3.1：データの特徴を捉える

　3.2：データからモデルを作る

　3.3：モデルを評価する

第4章：実践的なモデリング

　4.1：モデリングの準備

　4.2：データの加工

　4.3：モデリングの手法

　4.4：因果推論

第5章：機械学習とディープラーニング

　5.1：機械学習の基本とその実行

　5.2：機械学習アルゴリズムの例

　5.3：機械学習の手順

　5.4：機械学習の実践

　5.5：ディープラーニング