作品一覧

  • 教養としてのデータサイエンス
    3.5
    1巻1,980円 (税込)
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」に完全準拠した公式テキスト!!◆ 【安宅和人氏(慶應義塾大学教授・ヤフーCSO)推薦!!】 「どこからデータサイエンスを?」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。 ・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。 ・「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。 ・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・AIを習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用 1.1 社会で起きている変化 (樋口知之) 1.2 社会で活用されているデータ (樋口知之) 1.3 データ・AIの活用領域 (孝忠大輔) 1.4 データ・AI利活用のための技術 (内田誠一) 1.5 データ・AI利活用の現場 (丸山 宏) 1.6 データ・AI利活用の最新動向 (内田誠一) 第2章 [基礎] データリテラシー 2.1 データを読む (川崎能典) 2.2 データを説明する (椎名 洋) 2.3 データを扱う (川崎能典) 第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項 3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 (中川裕志) 3.2 データを守る上での留意事項 (佐久間淳)
  • データサイエンスのための数学
    値引きあり
    5.0
    1巻2,156円 (税込)
    データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め!【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名 洋・姫野哲人・保科架風(著)清水昌平(編)・『データサイエンスの基礎』浜田悦生(著)狩野 裕(編)・『最適化手法入門』寒野善博(著)駒木文保(編)【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
  • データサイエンスのための数学

    Posted by ブクログ

    「最適化手法入門」を読む前にこの本で数学をおさらいしておくとよい。

    P69 行列式
    P77 固有値・固有ベクトル
    P141 テイラー展開
    P161 偏微分
    P172 ラグランジュ未定乗数法・・・符号±を間違えている

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    2024年01月28日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門領域に入っていくのが良さそう。とはいえ、扱っている範囲が非常に広いので、初見の話もとても多く学びが多いと思う。

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    2023年12月13日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    実用書。多様な専門用語を解説する事で、データやAI界隈がどこまで進んでいるか、どんな事を意識しているのかが良くわかる。統計的な基礎知識から、AI倫理などの留意事項まで幅広い。とりわけ今の私に有益だったのは、データ解析の手法や利活用について。実用可能性のヒントを得られた。

    例えば、標準的消費者の行動を数式で表現した消費者行動モデル。これに時間と場所と少数のデモグラフィック情報を条件として与えると購買予測ができる。ビックデータのパターン分類を基礎とするデータドリブン。顧客離反理由を分析するチャーン分析や同時購入傾向を示すをバスケット分析。最適価格を自動決定するダイナミックプライシングという手法な

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    2023年02月18日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    1回目ざっと読み完了。
    3回は読まないと、中身については理解が追いつかないので
    あと2回。
    概要が書かれているので、全体像をはあくするには良い本ではとおもうけれど
    比較できるものがないので、よくわかりません。

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    2021年10月10日
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    デジタルって何?という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。

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    2023年08月09日

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