O'Reilly Japan - データサイエンス設計マニュアル

O'Reilly Japan - データサイエンス設計マニュアル

本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。

9 mentions: @yishii_0207@tbs0516@_pochio_
Date: 2020/01/15 05:21

Referring Tweets

@yishii_0207 "本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。" データサイエンス設計マニュアル t.co/Pbz4TjlHG1

Bookmark Comments

Related Entries

Read more コンピュータビジョンの最新論文調査 2D Human Pose Estimation 編 - Technology of DeNA
24 users, 10 mentions 2019/11/26 00:51
Read more 顔コレデータセット | ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター
29 users, 7 mentions 2020/02/22 03:50
Read more Juliaは、データ解析やAIの分野で、Python人気を追い越すでしょうか?どのぐらい時間を要するでしょうか? - Quora
46 users, 7 mentions 2020/03/02 03:51
Read more 機械学習モデルの学習データを推論する方法 | MBSD Blog
40 users, 13 mentions 2020/06/19 02:21
Read more Kaggleの学習から投稿までをAWS, GitHub Actionsを使って自動化する - kanayamaのブログ
71 users, 10 mentions 2020/07/19 03:06