IT Text データサイエンスの基礎

2,970円 (税込)
14pt

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いま必要とされるデータサイエンスの素養がしっかり身につく一冊。
さまざまな場面で入手できるデータを価値に転換することが、データサイエンスの目的です。データサイエンスという言葉は、ビジネスやアカデミーを問わず、いまや多くの場面で聞かれるようになり、それだけ重要性が高まっている概念といえます。本書は、データサイエンスを理解し実践したいと考えている方に必要とされる、データサイエンスの素養がしっかり学べる一冊です。
データサイエンスは、統計的、計算的、人間的という3つの視点の有機的結合という一面があるといわれます。本書では、データ分析に必要な統計学や関連する数学を丁寧にフォローし、確率・統計的な考え方が自然に身に付くよう配慮しました。また、データを適切に処理するための計算法は、プログラミング言語としてRを用いつつ、近年注目度の高い機械学習を含む具体例を通して納得しながら理解できる構成です。さらに、データの前処理から分析結果のプレゼンテーションまでの過程には人間が関わるという観点で、データを取り扱ううえで心がけるべき倫理的側面も扱いました。
なお、本書は「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」、「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」に準拠した授業の副読本・参考書としてもご利用いただけます。

第1章イントロダクション
第2章 Rの基礎
第3章データの記述・可視化
第4章関連と因果，データ分析における注意事項
第5章データ倫理
第6章確率
第7章確率分布
第8章標本分布と中心極限定理
第9章点推定・区間推定・仮説検定・p値
第10章機械学習の基礎
第11章回帰モデル
第12章分類
第13章ベイズ線形モデル
第14章決定木とアンサンブル学習
第15章スパース学習
演習問題略解
参考文献