RとPythonで学ぶデータサイエンス&機械学習

野村総研で開催されている全社コンサルタントとエンジニア向けのビジネスアナリティクス講座をベースにした書籍の増補改訂版です。具体的なサンプルを元にデータ分析とモデリングを進めるところが特徴です。また、統計解析や機械学習では「何ができないか」や、ビジネスデータの分析時に陥りがちな「落とし穴」など、現場で活用できる実践的な解説も満載です。

全編を最新のシステム環境に合わせてまとめ直しました。環境設定についてはコラムでも細やかにフォローし、データサイエンスと機械学習の基礎が学びやすいように進化しています。

こんな方におすすめ
・データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方
・データサイエンティストになりたい方

(目次)
第1章:データサイエンス入門
1.1:データサイエンスの基本
1.2:データサイエンスの実践

第2章: RとPython
2.1: RとPython
2.2: R入門
2.3: Python入門
2.4: RとPythonの実行例の比較

第3章:データ分析と基本的なモデリング
3.1:データの特徴を捉える
3.2:データからモデルを作る
3.3:モデルを評価する

第4章:実践的なモデリング
4.1:モデリングの準備
4.2:データの加工
4.3:モデリングの手法
4.4:因果推論

第5章:機械学習とディープラーニング
5.1:機械学習の基本とその実行
5.2:機械学習アルゴリズムの例
5.3:機械学習の手順
5.4:機械学習の実践
5.5:ディープラーニング

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本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」の一部を整理した増補改訂版で、必要な情報を補足しつつ書籍化したものです。ご自身で継続的・発展的な学習を進めていくための素養は、本書を一通り読めば身につけることができるでしょう。

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