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／久野遼平／木脇太一

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者久野遼平(著) 木脇太一(著)出版社KADOKAWA発売日2018年03月ISBN9784046022110ページ数255Pキーワードだいがくよねんかんのでーたさいえんすがじゆうじかん ダイガクヨネンカンノデータサイエンスガジユウジカン ひさの りようへい きわき た ヒサノ リヨウヘイ キワキ タ9784046022110内容紹介【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※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 データサイエンスの基本（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（計算機の仕組み/プログラミングの基礎/アルゴリズム ほか）/第3部 統計学・機械学習の基礎（機械学習の基本/過学習とモデル選択 ほか）/第4部 コーパスとネットワークの分析（トピックモデル/ネットワーク分析）/第5部 ディープラーニング（ニューラルネットワークの基礎/ディープラーニング ほか）