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東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~
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内容が濃く、パイソン初心者には最適。数学の知識としては、高校理系数学程度以上が理想的。
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塚本邦尊 山田典一 マイナビ出版トウキョウダイタクノ データサイエンティスト イクセイコウザ ツカモト ヤマダ 発行年月:2019年03月14日 予約締切日:2019年01月10日 ページ数:448p サイズ:単行本 ISBN:9784839965259 中山浩太郎(ナカヤマコウタロウ) 2000年10月(株)関西総合情報研究所代表取締役社長就任。2002年4月同志社女子大学非常勤講師就任。2007年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得。2007年4月大阪大学大学院情報科学研究科特任研究員就任。2008年4月東京大学知の構造化センター特任助教就任。2012年4月東京大学知の構造化センター特任講師就任。2014年12月東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師就任 松尾豊(マツオユタカ) 1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より、産業技術総合研究所研究員。2005年10月よりスタンフォード大学客員研究員。2007年10月より、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構/知の構造化センター/技術経営戦略学専攻准教授。2014年より、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻グローバル消費インテリジェンス寄付講座共同代表・特任准教授。2002年人工知能学会論文賞、2007年情報処理学会長尾真記念特別賞受賞。2012年〜14年、人工知能学会編集委員長を経て、現在は倫理委員長。専門は、人工知能、Webマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング 塚本邦尊(ツカモトクニタカ) 現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。その他、講師やさまざまな企業(メーカー、システム会社、広告代理店など)の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等 山田典一(ヤマダノリカズ) 株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞(2015年)。現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っています 大澤文孝(オオサワフミタカ) テクニカルライター。プログラマー。情報処理技術者(「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」)。雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。近年は、Webシステムの設計・開発に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 本書の概要とPythonの基礎/科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎/記述統計と単回帰分析/確率と統計の基礎/Pythonによる科学計算(NumpyとScipy)/Pandasを使ったデータ加工処理/Matplotlibを使ったデータ可視化/機械学習の基礎(教師あり学習)/機械学習の基礎(教師なし学習)/モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕 データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化! 本 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 その他
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監修:中山浩太郎 著:塚本邦尊 著:山田典一
出版社:マイナビ出版
発売日:2019年03月
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著:塚本邦尊 著:山田典一 著:大澤文孝 監修:中山浩太郎 協力:松尾豊
出版社:マイナビ出版
ページ数:452
提供開始日:2019/03/15
タグ:専門書 コンピューター
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発売日:2019年02月 / ジャンル:建築・理工 / フォーマット:本 / 出版社:マイナビ出版 / 発売国:日本 / ISBN:9784839965259 / アーティストキーワード:マイナビ出版
内容詳細:データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化!目次:本書の概要とPythonの基礎/ 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎/ 記述統計と単回帰分析/ 確率と統計の基礎/ Pythonによる科学計算(NumpyとScipy)/ Pandasを使ったデータ加工処理/ Matplotlibを使ったデータ可視化/ 機械学習の基礎(教師あり学習)/ 機械学習の基礎(教師なし学習)/ モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕
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