大量のデータが溢れる現代社会では、 さまざまな事象を数字で捉え、本質を導き出す統計学という手法、 あるいは統計的な思考法は、 あらゆる分野で使える汎用の武器であり、 すべてのビジネスマンにとって必須のスキルとなった。 しかし、統計学に数学的な理解は不可避で、 “文系人間”には敷居が高い。 食わず嫌いを克服し、書店で統計学の“入門書”を手に取ったものの、 その難解さに匙を投げた人も多いはずだ。 そこで、数字が苦手な文系ビジネスマンでもわかる、統計分析の基本中の基本や、 上司や取引先に「イエス」と言わせる数字やグラフの扱い方などのほか、 ライトノベル風のストーリー仕立て（その名も「俗説バスター・統山計子」）で、 インチキ統計やニセ科学にだまされないための統計的思考の鍛え方などの記事も用意。 『統計学が最強の学問である』（西内啓著／ダイヤモンド社刊）の副読本としても 利用してほしい。 <Prologue> なぜ統計学が最強なのか 対談 飯田泰之 × 西内 啓 <Part 1> もう、ほっ統計(とけ)ない! 統計的思考を鍛える! 俗説バスター 統山計子 ギャンブルと統計 上手な負け方とは? <Part 2> 統計の基礎知識 ビジネスマンの必須スキル [Interview] 樋口知之●統計数理研究所所長 社会の実像をあぶり出す「グラフ化」の技法 人生を変えるエクセル統計術 ほか

「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説した。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とＰｙｔｈｏｎコードを多く掲載している。東京大学のＵＴｏｋｙｏＯＣＷの講義映像「数理手法３」とも連携！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第1期として、以下の3点を同時刊行! ・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） 第2期の刊行は2019年11月の予定(^o^)/ 【「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)

2009年発売の『企業の研究者をめざす皆さんへ』の新版。前書から十年の間に著者が経験した東京大学工学系研究科技術経営戦略専攻での技術リーダーシップ講義、統計数理研究所での知見、スタートアップ企業PFNの企業文化、政府関係の委員会や学会で得た情報を加えて、内容をさらに充実させている。 　前書は日本IBM東京基礎研究所所長時代に研究員に宛てたレターを解説する形の構成をとったが、本書はレターだけでなく著者が講義で使用したケース事例、ブログや学会誌に寄稿したエッセイも紹介している。 　研究の方法、論文の作法、キャリア、マネジメント、知財問題など研究職を希望する学部生や修士・博士課程の学生にとって興味を引く情報が揃い、現役の企業研究者・技術者にとっても読みごたえのある一冊となっている。

Rも数理もていねいに！ データ解析の標準的ツールとなったスパース回帰分析、判別分析、深層学習、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどをRコードとともに解説。深層学習はRのパッケージkerasで実装。具体例も豊富で実用性も高い！　また、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容まで踏み込んだ。 【主な内容】 1章　回帰モデルとスパース推定 2章　統計手法によるパターン認識 3章　深層学習 4章　機械学習によるパターン認識 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「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)

現実社会のデータを多く扱いながら、データサイエンスの概念と確率の基礎をしっかりていねいに解説。データリテラシーを涵養するためのまたとない入門書！　データサイエンスを知るならまずこの本！　【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)

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「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)

※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」は世界的に注目されているが、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えた時に、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標が少ない。本書は著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見を元に、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としての活用を分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で！ ・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編） 第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/ 【「巻頭言」より抜粋】 　文部科学省は「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) ※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。

現代社会を支える根幹技術をPythonで！　 Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！ 名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！　ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（ https://github.com/tsjshg/pyalgdata）。 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編） 【「巻頭言」より抜粋】 　文部科学省は「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)

ベイズ統計を支えるMCMCをやさしく丁寧に! マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）が驚くほど真面目によくわかる！　理解を助けるためのR言語のコードや章末の練習問題が充実！　モンテカルロ法の感覚を養ってもらうために「乱数の生成」を第2章で解説した。また，入門向けを標榜しながらも，後半の第4章以降では，和書で情報を得ることが難しい「エルゴード性」について踏み込んだ。 【主な内容】 1章 序論 2章 乱数 3章 積分法 4章 マルコフ連鎖 5章 ギフスサンプリング 6章 メトロポリス・ヘイスティングス法 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「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)

※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。 外れ値に強い統計！ 　日本有数の統計研究機関である、統計数理研究所のシリーズ第6巻。本書は、これまでは無視されることが多かった外れ値に対する統計手法を解説する本格的な書である。具体的には、M推定、線形回帰モデル、多変量解析、ロバスト検定など、ロバスト統計で王道とされる各手法を紹介する。 　統計の研究者はもちろん、統計を駆使する実務家も必読の書。