Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
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エクセルで学習するデータサイエンスの基礎
【エクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解!】
本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめられています。
「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数とデータサイエンス
データサイエンティストが知っているべき,情報時代に必須の線形代数教科書!
本書は,『ストラング:線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が,データサイエンスの基礎を成す数学(線形代数,確率・統計,最適化)を解説した専門書.
データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり,その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる.深層学習の解説書は多数あるが,その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない.
本書は,線形代数の発展的教科書として,またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である. -
よくわかるデータリテラシー
データを正しく読み解き、提示する能力を創る!
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか,その教育への期待が産官学で高まっている.高校ではすでに統計学が必修となり,大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった.本書では,データサイエンスの要であるデータリテラシー(データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力)の総合的解説を試みており,初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々,データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々,どちらの要望にも応える充実の教科書となっている. -
データサイエンスの作法
データ活用を失敗しないための基礎を学ぶ!
データサイエンスの社会的需要が高まる中、データサイエンティストにはデータを的確に把握する能力が求められる。
そのためには、データ全体をさまざまな角度から丹念に調べ理解することから始めなければいけない。
本書ではデータの形式や属性、型などの骨子を解説し、データを扱う上で抑えるべき基本についても著者が開発した視覚表示ソフトウェア「TRAD」(無償)を通して自然に身に着くよう組み立てられている。
20年以上に渡り「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた著者が贈る、データの時代に迷わないための必読書。 -
はっきりわかるデータサイエンスと機械学習
「なぜ」を導くデータサイエンスでAIの透明化を実現する!
AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる!
本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングの解説に加え、機械学習の代表的な手法を Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、探索的データ解析と機械学習、それぞれの本質を学ぶことができる。 -
データ分析とデータサイエンス
本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場!!
「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。
2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また、本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。 -
データサイエンティスト・ハンドブック
目指す・育てる・活用する人 必携!!
「データサイエンティストほど素敵な仕事はない」(ビジネス誌Harvard Business Reviewの2012年10月号)と言われるほど、この職種は世界的に注目されている。しかし、実際にこの職種に就こう、育てよう、また組織としてこの職種を活用していこうと考えたときに、どのよう進めていけばよいのか、新しいがゆえに指標となるものが少ない。
本書は、著者らの統計数理研究所・IBMコンサルタント部門で培った知見をもとに、この仕事を目指す人、育成する人に必要な情報、組織としていかに活用するかを、分かりやすい事例と整理された内容で理解しやすいよう解説する。
まさにデータサイエンティストに係わるすべての読者必携である!