作品一覧

  • 応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践
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    1巻2,860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。 ★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾!★ ★「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト!★ ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある! ・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」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】 1章 データサイエンス基礎 1.1 データ駆動型社会とデータ分析の進め方 (久野遼平) 1.2 データの記述 (宿久 洋) 1.3 データの可視化 (宿久 洋・久野遼平) 1.4 データ分析の手法 (原 尚幸) 1.5 数学基礎 (清 智也) 2章  データエンジニアリング基礎 2.1 ビッグデータとデータエンジニアリング (内田誠一) 2.2 データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎 (辻 真吾) 2.3 データ収集と加工、データベース (森畑明昌) 2.4 ITセキュリティ (宮地充子) 3章  AI基礎 3.1 AIと社会 (松原 仁) 3.2 機械学習の基礎と予測手法 (赤穂昭太郎) 3.3 深層学習の基礎 (今泉允聡) 3.4 ロボット、認識、言語 (高野 渉) ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
  • 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)
  • 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
  • 教養としてのデータサイエンス

    Posted by ブクログ

    統計学と情報学の基礎がわかる。

    【概要】
    ●社会におけるデータ・AI利活用
    ●データリテラシー
    ●データ・AI利活用における留意事項

    【感想】
    ●AIと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもしれない。

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    2023年06月10日

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