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- カテゴリ:一般
- 販売開始日: 2021/10/08
- 出版社: リックテレコム
- ISBN:978-4-86594-300-9
読割 50
電子書籍
実践 データ分析の教科書
著者 株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab.(監修)
日立グループ内のトップデータサイエンティスト約100名を集結した「Lumada Data Science Lab.(以下、LDSL)」が2020年に創立されました。 本書...
実践 データ分析の教科書
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実践データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所
商品説明
日立グループ内のトップデータサイエンティスト約100名を集結した「Lumada Data Science Lab.(以下、LDSL)」が2020年に創立されました。
本書の著者のLDSLのデータサイエンティストチームメンバーは、幅広い業種のお客様と毎年多くのデータサイエンスプロジェクトを経験してきました。その活動を通じて様々な学びがあり、データサイエンスプロジェクトを成功させるための(そして、失敗しないための)ノウハウを蓄積してきました。
本書では、LDSLがこれまで蓄積してきたデータサイエンスのノウハウの一端をご紹介します。
◆本書の主な内容
第1章 データサイエンスの現場
1.1 ビジネスの現場で活躍するデータサイエンティストとは?
1.2 十人十色のデータサイエンティスト
1.3 データサイエンティストの一日
1.4 データサイエンスプロジェクトを成功させるには?
第2章 データサイエンティストになるには
2.1 高度な統計、数学知識が必要?
2.2 データサイエンティストが扱う代表的なツール
2.3 データサイエンティストとしての心構え
第3章 データサイエンスプロジェクトの進め方 ~失敗しないためには~
3.1 データサイエンスプロジェクトの流れ
3.2 (1)業務課題の把握(プロジェクト起案)
3.3 (2)分析方針の設計
3.4 (3)データの理解・収集
3.5 (4)データの加工
3.6 (5)データ分析・モデリング
3.7 (6)分析結果の考察
3.8 (7)業務への適用
第4章 分野別に学ぶデータサイエンス
4.1 はじめに
4.2 数値解析(予測)
4.3 数値解析(予兆検知)
4.4 数値解析(要因解析)
4.5 画像認識(適用技術:Deep Learning)
4.6 テキスト解析(文書分類)
4.7 数理最適化(生産計画最適化)
第5章 データサイエンスの現場適用とは
5.1 分析結果を現場で活用するには
5.2 分析モデルの寿命?!
5.3 MLOpsという考え方
5.4 MLOpsを動かしてみよう
第6章 データサイエンティストの未来
6.1 データサイエンティストが不要になる時代が来る!?
6.2 データサイエンティストとして今後重要になるポイント
6.3 学び続けることの大切さ・楽しさ
目次
- 第1章 データサイエンスの現場
- 1.1 ビジネスの現場で活躍するデータサイエンティストとは?
- 1.2 十人十色のデータサイエンティスト
- 1.3 データサイエンティストの一日
- 1.4 データサイエンスプロジェクトを成功させるには?
- 第2章 データサイエンティストになるには
- 2.1 高度な統計、数学知識が必要?
- 2.2 データサイエンティストが扱う代表的なツール
- 2.3 データサイエンティストとしての心構え
- 第3章 データサイエンスプロジェクトの進め方 ~失敗しないためには~
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