2023年12月の
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本書の特徴は下記3点です。 データ分析を実務で行う際に抑えるべきプロセスについて整理して解説されている点 データ分析を行う上での頻出用語（ファイルフォーマットや統計量、KPI等）について幅広…
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実際の社会での現象(ここでは株とギャンブル)に対してどう考えて立ち向かうべきか、どういう発想を天才数学者はしたのか、これらを学ぶのに良い本です。単に株とギャンブルだけでなく、会社で解決すべき課…
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タイトル通りデータ分析の本質を「適度な理論の深さ」で分かりやすく解説している本です。特に学部時代などに線形代数と微分積分を習っている人で、データサイエンスに片足を突っ込み始めた人には丁度良い内…
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著者がデータ分析コンサルタントとして、データサイエンティストの生態をエピソードを交えて紹介。組織がどのようにデータサイエンティストを育みその活躍をサポートするべきなのかをわかりやすく解説してい…
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電通大学のデータサイエンス講座がベースになって執筆されています。そこにはリアルな課題とデータから実際にメソッドを元にしながらも現実的な施策を勘案してどのようにデータ活用を進めてゆけば良いかのヒ…
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松永氏 推薦文：「データ活用の民主化」、「市民データサイエンティスト」といったフレーズが注目され、データ分析の裾野が広がってきています。BIツールが普及しAutoMLのような簡単にモデルを開発…
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竹内氏 推薦文：確率の基礎から、分布や検定など統計の基本を学ぶことができる本。 初学者向けの他の書籍では触れられていないような項目まで扱っているため、特に理論に関して深く学習することができる。…
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ヤン氏 推薦文：本書は、統計学における「理想」と「現実」を学び、統計学の奥深さに気づきを得ることのできる良書です。 読みやすい口調で書かれており、「そういえばデータを扱う中でこういう問題点があ…
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井原氏 推薦文：人工知能を実際の事業に組込を始めていくにあたり、本格的に使われ始めてくる中で、ビジネスの効率だけを考えていいのだろうか？という事に悩んでいる頃に、この本を読みました。実際に未成…
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井原氏 推薦文：大学が文系だったので、研究のためにデータ分析をする必要が発生した際に、読みました。 手探りで分析をしており、分析の目標やゴールが分からなくなった時に、この本を頼りに分析を勧めま…
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