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- カテゴリ:一般
- 発売日:2018/03/29
- 出版社: KADOKAWA
- サイズ:19cm/255p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-04-602211-0
紙の本
大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
東京大学で教えられているデータサイエンスを凝縮した一冊。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をカバーする。1項目見開き2ページで、右ページにはポイ...
大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
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商品説明
東京大学で教えられているデータサイエンスを凝縮した一冊。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をカバーする。1項目見開き2ページで、右ページにはポイントが30秒でわかる図版か表を掲載する。【「TRC MARC」の商品解説】
【本書の内容】
次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか?
データサイエンスとは?という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。
気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。
【本書の目次】
第1部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは?
第2部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法
第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習
第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析
第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析【商品解説】
目次
- 第1部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは?
- 第2部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法
- 第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習
- 第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析
- 第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析
著者紹介
久野 遼平
- 略歴
- 〈久野遼平〉1984年生まれ。東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルICT研究センター特任助教。
〈木脇太一〉1986年生まれ。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻特任助教。
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復習には使える
2022/01/30 10:36
1人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:よしよし - この投稿者のレビュー一覧を見る
内容が分かる人には復習の意味を兼ねて読むには幅広く網羅されているので良いと思う。これから勉強する人には記載方法を含め理解し難いと思う。
電子書籍
プラスチックは絶縁体?それ小学生です。
2019/07/04 19:45
1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:tomcat - この投稿者のレビュー一覧を見る
半導体の説明もノイマンコンピュータの説明も正解とは言い難い。tテストは意味あるのか不明。ところがその他はちんぷんかんぷんでコメントできない。この本読んで理解できる人は初めから熟知している人だから購入する必要がないでしょう。SIGMAはΣなの?初学者は絶対理解できないはず。それでは誰の為にある本なの?専門用語だけ他の本で調べ直すのが正解。酷い目に会いました。