「 データサイエンス 」 一覧

機械学習の解釈可能性については、近年さらに重要視されています。 なぜでしょうか？それは、この書籍に記載されています。 このWebサイト（なんと無料！）では、説明性の性質の違いや、人間が考える良い説明と …

今日では、さまざまなデータが収集され、判断の自動化や数値予測の高度化が行われています。 そのAIの判断、どう説明すればいいかわかりますか？ エクセルのようなテーブルデータだけでなく、画像やテキストに対 …

多くの企業で導入されるようになってきた機械学習。 その機械の判断基準、本当にわかっていますか？ 今回は、実務に利用するために最低限の技術として、変数（特徴量）の重要度や変数と予測値の関係性を求める方法 …

予測のためのデータ前処理（加工）にはさまざまな手法があります。本書では、非構造化データを中心に「予測するために」データ分析を進めていきます。前処理と銘打たれていますが、どちらかというとデータ加工のテク …

前処理はデータ分析で重要な事項です。なぜなら、有用な特徴情報を上手く抽出できていなければどんなモデルであれ無用の長物です。ただ、前処理は体系だった学問としては存在せず、実務の中で学んでいくことが多いた …

今回はベイズ統計学の歴史書です。今でこそ、頻度論の統計学とベイズ統計学などをひとまとめにして統計学と言われていますが、そこに至るまでに何があったのか？そちらを詳細に記述する500ページ越えの大作です。 …

「データ分析を会社で初めて行いたい」「データ分析を任されたがどうすればいいかよく分からない」というときはこちらの書籍がおすすめ。良いデータ分析を構成する分析プロセスからデータの収集方法、探索的データ解 …

事業を正しく成長させたい。ただ、単なる指標管理ではうまくいかない・・・。そこでこの書籍では、あるべき状態に基づいたストーリー上のKPIを設定し、無理なく事業を成長させていくヒントを学びましょう。 名称 …

何度でも言いたいことですが、データ分析をするための技術はSQLが一番良いです。 PythonやRよりも制限が少なく、ビッグデータを扱えるのはSQLです。 分析に触れる第一歩としてこの本はいかがでしょう …

ビジネスサイド（経営・営業・人事やエンジニアリングマネージャーなど）のあなたが1冊でデータサイエンスの概要を理解したい。 そんな時にはこの1冊でOK、分からない単語が出てくれば辞書としても使えるこの一 …