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蔵書情報

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書誌情報サマリ

書名

データサイエンスのための統計学入門　予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング

著者名 Peter Bruce／著 Andrew Bruce／著 黒川利明／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.2
請求記号 417/00478/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237402169一般和書２階開架自然・工学在庫 

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書誌詳細

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請求記号 417/00478/
書名 データサイエンスのための統計学入門　予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング
著者名 Peter Bruce／著 　 Andrew Bruce／著 　 黒川利明／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.2
ページ数 24,321p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-87311-828-4
原書名 原タイトル:Practical statistics for data scientists
分類 417
一般件名 数理統計学-データ処理
書誌種別 一般和書
内容紹介 データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念、関連する用語について、それを裏付ける最低限の数式や、Rコード等を示して解説。統計学の復習に、Rプログラミングの学習に、ビジネスの課題解決に役立つ。
書誌・年譜・年表 文献:p301〜304
タイトルコード 1001710096838

要旨 データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な５０の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するＲコードを提示して、多方面からの理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学のどの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。
目次 １章　探索的データ分析
２章　データと標本の分布
３章　統計実験と有意性検定
４章　回帰と予測
５章　分類
６章　統計的機械学習
７章　教師なし学習
付録Ａ　参考文献
著者情報 ブルース，ピーター
　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．ｃｏｍで「Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ」という統計の教育機関を設立。現在は約１００コースの教育プログラムを提供している。そのうち約３分の１がデータサイエンティストを対象としたもの。プロのデータサイエンティストを養成するためのインストラクターとして優秀な開発者を募集し、また、プロのデータサイエンティストに訴えるマーケティング戦略を練る過程において、この分野のマーケットにおける幅広い視点と自身の専門知識の両方を広げた(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
ブルース，アンドリュー
　学術機関、政府、ビジネスなど幅広い領域において統計とデータサイエンスの分野で３０年以上の経験を持つ。ワシントン大学で統計学の博士号を取得。査読付き論文誌に多数の論文が採択されている。また、金融機関からインターネットのスタートアップまで、さまざまな業界が直面するさまざまな問題に対する統計ベースのソリューションを開発し、データサイエンスの実践の深い理解を促している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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