作品一覧

  • データサイエンティストってどんな職業?  -企業のデータ活用事例で学ぶ仕事のリアル-
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    ※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。 データサイエンティストを目指す全ての方に データサイエンス初学者向けの書籍です。データサイエンティストにとって必要なスキル、どのような業界・立場で働いているのかといった説明にはじまり、本書ではさまざまな業界で活躍する20名のデータサイエンティストへの取材事例を紹介します。データサイエンティストがどのような手順で、どのようなことを考えながら業務を進めているのかといった「リアル」を職業体験のように実感いただけるのが本書の特徴です。 ■1部 まずは全体像を把握しよう ・1章 「データサイエンティスト」ってどんな職業? ・2章 データ分析ってどのように進めるの? ■2部 事例で理解を深めよう ・3章 さまざまな業界・役割で働くデータサイエンティストのリアル ■3部 データサイエンスの世界に触れてみよう ・4章 明日から使えるデータリテラシーを身に付けよう ・5章 身近なテーマで実際に分析してみよう ●黒木 賢一(クロキ ケンイチ) 株式会社NTTデータを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。一般社団法人データサイエンティスト協会理事。データサイエンスを通じた社会貢献を目指し、分析コンサルや人材育成など社内外で幅広く活動中。共著『Python実践データ分析 課題解決ワークブック』『BIツールを使った データ分析のポイント』『Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング』など。 ●石川 雅之(イシカワ マサユキ) 株式会社金融エンジニアリング・グループを経て、三井住友海上火災保険株式会社に入社。社内外でのデータ分析や分析技術の研究開発、データ分析人材の育成などの業務に従事。また、データサイエンティスト協会のデータサイエンティスト養成講座や大学での講師業務など、社外における人材育成にも取り組む。 ●樫山 貴大(カシヤマ タカヒロ) ネイチャーインサイト株式会社 データサイエンティスト。情報サービス業界でデータ分析基盤構築や営業分析に従事。また、社外データサイエンティスト育成支援や社内データ分析新人育成を担当。データサイエンティスト協会 学生委員会に所属し、大学のデータサイエンスセミナー企画支援を行っている。 ●菅 由紀子(カン ユキコ) 株式会社サイバーエージェント、株式会社ALBERTを経て、2016年に株式会社Rejouiを創立。実務家データサイエンティストとして分析プロジェクトを指揮するほか、多くのセミナ-登壇や教育カリキュラムの開発など活動は多岐にわたる。共著『最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック』。 ●北川 淳一郎(キタガワ ジュンイチロウ) 株式会社ミクロスソフトウェアを経て、2011年にヤフー株式会社(現:LINEヤフー株式会社)に入社。ディスプレイ広告の配信精度向上、商品検索精度向上、拠点検索精度向上、求人検索精度向上、営業生産性向上を担当。共著に『最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック』。 ●大黒 健一(ダイコク ケンイチ) 2008年に株式会社日立インフォメーションアカデミー(現:株式会社日立アカデミー)に入社。日立グループでのデータサイエンティスト社内認定制度の立ちあげ、DX人財育成の推進取りまとめを担当。総務省統計局gaccoコンテンツ「社会人のためのデータサイエンス演習」Day3講師。共著『ビジネス現場の担当者が読むべき、IoTプロジェクトを成功に導くための本』『最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック』。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします
  • 実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる データ分析のための前処理入門
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    1巻3,300円 (税込)
    ★データ分析の現場の、即戦力になる!★ ・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説 ・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う ・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説 ・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応 ・コードを公開しているから、すぐに実践できる! 【バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド推薦!】 実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、 地に足のついた実践的な知識を得られる良書! 不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、 実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、 データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。 本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう! 【おもな内容】 1 前処理とは何か 2 前処理に向けたデータ理解 3 データクレンジングとしての前処理 4 データの基本事項確認としての前処理 5 データのソート・抽出 6 データの集計 7 データ結合 8 データ変換 9 モデリングのためのデータ変換 10 非構造化データの前処理――テキストデータ 11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像 12 クラウド技術の活用と機械学習の実行
  • 最短突破  データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック  第3版
    3.5
    1巻2,860円 (税込)
    【読めば読むだけ力になる、新スキルチェックリスト対応の公式リファレンスブック!】 集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。 ・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力 ・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力 ・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力 さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した「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」も公表されています。データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。 本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。 ■目次 第1章 DS検定とは 第2章 データサイエンス力 第3章 データエンジニアリング力 第4章 ビジネス力 第5章 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 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 問題 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 解答例 ■著者プロフィール ●菅 由紀子(かん ゆきこ):株式会社Rejoui(リジョウイ) 代表取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、広島大学 客員教授。 ●佐伯 諭(さえき さとし):一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会副委員長、事務局長、ビーアイシーピー・データ株式会社 取締役COO。 ●高橋 範光(たかはし のりみつ):株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役会長、株式会社チェンジホールディングス 執行役員、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●田中 貴博(たなか たかひろ):株式会社日立製作所 人財統括本部 デジタルシステム&サービス人事総務本部 直轄人事部 シニアHRビジネスパートナー、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大川 遥平(おおかわ ようへい):株式会社AVILEN 取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大黒 健一(だいこく けんいち):株式会社日立アカデミー 事業戦略本部戦略企画部部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 学生部会副部会長、博士(農学)。 ●森谷 和弘(もりや かずひろ):データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役CTO、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●參木 裕之(みつぎ ひろゆき):株式会社大和総研 フロンティア研究開発センター データドリブンサイエンス部、チーフグレード/主任データサイエンティスト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●北川 淳一郎(きたがわ じゅんいちろう):LINEヤフー株式会社、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●守谷 昌久(もりや まさひさ):日本アイ・ビー・エム株式会社 シニアアーキテクト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●山之下 拓仁(やまのした たくひと):一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●苅部 直知(かりべ なおと):一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、LINEヤフー株式会社。 ●孝忠 大輔(こうちゅう だいすけ):日本電気株式会社 アナリティクスコンサルティング統括部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●福本 信吾(ふくもと しんご):一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。
  • 最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版
    4.0
    ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12833-3)も合わせてご覧ください。 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブック第2版です。 2022年6月の試験から,出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。 それにともなって計185個に増加したスキル項目について,要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。 第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため,データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。 さらに付録の模擬試験では,試験で出題される問題のイメージをつかむことができます。 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」とは? 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」(略称:DS検定)は,一般社団法人データサイエンティスト協会によって,2021年9月に始まった検定試験です。「リテラシーレベル」では,協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容(見習いレベル)を問われるため,すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと,データサイエンスに興味がある学生の方,ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。 検定概要:https://www.datascientist.or.jp/dskentei/ データサイエンティスト協会HP:https://www.datascientist.or.jp/
  • 最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック
    3.5
    「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブックが登場。 試験で問われる計147個のスキル項目について,要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説。 第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため,データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。 さらに巻末の模擬問題では,実際の試験のイメージをつかむことができます。 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」とは? 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」(略称:DS検定)は,一般社団法人データサイエンティスト協会によって,2021年9月に第1回が開催される検定試験です。「リテラシーレベル」では,協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容(見習いレベル)を問われるため,すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと,データサイエンスに興味を持つ学生,ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。
  • データ分析最前線コラム2020 新型コロナとアナリティクス アナリティクス アソシエーション メルマガコラム集
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    新型コロナ、ITP、GA4……2020年のトピックを収録 アクセス解析やデジタルマーケティングなど、アナリティクス(データ分析)に取り組む人々の協議会「アナリティクス アソシエーション」がメールマガジンで配信しているコラムから、2020年分をまとめて電子書籍化。 新型コロナウイルスの感染拡大により、激動の一年となった2020年。データ分析の最前線に立つ4人の著者が残した47本のコラムから、当時の状況や考察を読み取ることができます。 著者陣による書き下ろしの「まえがき」も収録。 ◆主な収録コラム ・セルフサーブ型サービスの連携活用が、素人にはそろそろハードルが高いという話 ・アップルがブラウザを支配しつつある面倒な世界 ・Google BigQueryとデータポータルの組み合わせは最強 ・異常値・外れ値・欠損値 ・新型コロナとアナリティクス 見えない相手にデータで対応する ◆ご注意 本書は、アナリティクス アソシエーションが過去に配信した会員向けメールマガジンから、コラムを抜粋して再構成したものです。各コラムは同会のWebサイトにも掲載されています。

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