大学 4 年間のデータサイエンスが 10 時間でざっと学べる

【本書の内容】 次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか? データサイエンスとは?という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。 気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。 【本書の目次】 第 1 部 データサイエンスの基本● (1) データサイエンスとは? 第 2 部 データサイエンスの基礎技術● (2) 計算機の仕組み／ (3) プログラミングの基礎 (1) ／ (4) プログラミングの基礎 (2) ／ (5) アルゴリズム (1) ／ (6) アルゴリズム (2) ／ (7) データベース／ (8) 最適化の方法 第 3 部 統計学・機械学習の基礎● (9) 機械学習の基本／ (10) 過学習とモデル選択／ (11) 回帰問題と住宅価格／ (12) アンサンブル学習と住宅価格／ (13) 分類問題／ (14) 教師なし学習 第 4 部 コーパスとネットワークの分析● (15) トピックモデル／ (16) ネットワーク分析 第 5 部 ディープラーニング● (17) ニューラルネットワークの基礎／ (18) ディープラーニング／ (19) ディープラーニングによる系列データ分析／ (20) ディープラーニングによる画像分析 第 1 部 データサイエンスの基本● (1) データサイエンスとは? 第 2 部 データサイエンスの基礎技術● (2) 計算機の仕組み／ (3) プログラミングの基礎 (1) ／ (4) プログラミングの基礎 (2) ／ (5) アルゴリズム (1) ／ (6) アルゴリズム (2) ／ (7) データベース／ (8) 最適化の方法 第 3 部 統計学・機械学習の基礎● (9) 機械学習の基本／ (10) 過学習とモデル選択／ (11) 回帰問題と住宅価格／ (12) アンサンブル学習と住宅価格／ (13) 分類問題／ (14) 教師なし学習 第 4 部 コーパスとネットワークの分析● (15) トピックモデル／ (16) ネットワーク分析 第 5 部 ディープラーニング● (17) ニューラルネットワークの基礎／ (18) ディープラーニング／ (19) ディープラーニングによる系列データ分析／ (20) ディープラーニングによる画像分析