山田典一の作品一覧
「山田典一」の「データ分析に必須の知識・考え方 認知バイアス入門 分析の全工程に発生するバイアス その背景・対処法まで完全網羅」「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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値引きあり3.5※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。 本書では「認知バイアス」「社会的バイアス」「統計的バイアス」といった概念についての基本知識、および対処法についての知識こそ分析者に必須であると考え、この中でも最も根源的なバイアスといえる認知バイアスを軸に解説します。 ところが、既存の認知バイアスに関する書籍は「社会人全般向け」の視点で書かれているものばかりで、分析者のバイブルになるようなものは見当たりません。なぜ分析者にとってのバイブルになり得ないのかというと、200種類近く存在すると言われる認知バイアスの中の何が原因で、分析にどんな不都合な結果を生じさせるかの具体的な説明が提示されていないからです。 本書では「分析者のためのバイアス」としての知識を、新たな教養として「分析バイアス学」と名づけました。データ分析者必読の全く新しい教科書です。ついつい、偏った分析的判断に向かってしまう。そんな悩みを抱えている方は、是非とも本書をお読みください！ -
4.3※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。 東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！ 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。 この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。 本書には、さらに以下の3つの特徴があります。 ・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある ◆目次 Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎 Chapter 2 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 Chapter 3 記述統計と単回帰分析 Chapter 4 確率と統計の基礎 Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy） Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理 Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化 Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習） Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習） Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法 Chapter 11 総合演習問題 Appendix 本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL
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Posted by ブクログ
一冊通せばデータアナリシスに使うpythonの手法を一通り学ぶことができる。
オライリーの「Pythonによるデータ分析入門」の後でこなしたので、numpy, pandasやmatplotlibにはまることなく目的であるscipyやscikit-learnの章にたどり着くことができた。
高校生から大学教養課程の数学・統計しか使わずに解説してくれるので、scipyとscikit-learnの専門書に取り組む前の導入としては素晴らしい内容である。
加えて、Appendix3に掲載されている各分野の専門書のリストは大変役に立つ。
自分が在学中にこんなにも実践的な講座は用意されていたとは
