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/Pythonプログラミング 第2版 [単行本]
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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/Pythonプログラミング 第2版 [単行本]

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出版社:オライリージャパン
販売開始日: 2020/11/09
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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/Pythonプログラミング 第2版 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。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必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のPython人気を反映し、第1版ではRのみの対応だったコードが、今回の改訂でPythonにも対応。コードはすべてGitHubからダウンロード可能です。
  • 目次(「BOOK」データベースより)

    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
  • 出版社からのコメント

    データサイエンティスト向け統計入門の改訂版。前版はRのみ対応だったがPythonにも対応。サンプルコードはGitHubから。
  • 内容紹介

    データサイエンスの定番書籍の改訂版。RだけでなくPythonにも対応!
    データサイエンティスト向け統計入門の、RのバージョンアップとPython対応のために加筆変更を加えた改訂版です。50の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」について、簡潔かつ正確な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するためのプログラミングコードを過不足なく提示することで、多方面からの着実な理解を促します。
    第1版ではRのみの対応でしたが、第2版ではPythonにも対応。サンプルコードはすべてGitHubから入手可能です。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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,ピーター(ブルース,ピーター/Bruce,Peter)
    Statistics.com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

    ブルース,アンドリュー(ブルース,アンドリュー/Bruce,Andrew)
    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

    ゲデック,ピーター(ゲデック,ピーター/Gedeck,Peter)
    Collaborative Drug Discovery社のシニアデータサイエンティスト。創薬の生物学的および物理化学的特性を予測する機械学習アルゴリズムの開発が専門。ドイツのエアランゲン=ニュルンベルク大学で化学の博士号を取得。ドイツのハーゲン通信大学で数学を学んだ

    黒川 利明(クロカワ トシアキ)
    1972年、東京大学教養学部基礎科学科卒。東芝(株)、新世代コンピュータ技術開発機構、日本IBM、(株)CSK(現SCSK(株))、金沢工業大学を経て、2013年よりデザイン思考教育研究所主宰。過去に文部科学省科学技術政策研究所客員研究官として、ICT人材育成やビッグデータ、クラウド・コンピューティングに関わり、現在情報規格調査会SC22 C#、CLI、スクリプト系言語SG主査として、C#、CLI、ECMAScript、JSONなどのJIS作成、標準化に携わっている

    大橋 真也(オオハシ シンヤ)
    千葉大学理学部数学科卒業、千葉大学大学院教育学研究科修士課程修了。千葉県公立高等学校教諭。大学非常勤講師、Apple Distinguished Educator、Wolfram Education Group、日本数式処理学会、CIEC(コンピュータ利用教育学会)。現在、千葉県立千葉中学校・千葉高等学校数学科教諭

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/Pythonプログラミング 第2版 の商品スペック

商品仕様
出版社名:オライリー・ジャパン
著者名:ピーター ブルース(著)/アンドリュー ブルース(著)/ピーター ゲデック(著)/黒川 利明(訳)/大橋 真也(技術監修)
発行年月日:2020/11/06
ISBN-10:487311926X
ISBN-13:9784873119267
旧版ISBN:9784873118284
判型:A5
発売社名:オーム社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:366ページ
縦:21cm
その他:原著第2版 原書名: Practical Statistics for Data Scientists,2nd Edition〈Bruce,Peter;Bruce,Andrew;Gedeck,Peter〉
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