出版物

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  • Tableauデータ分析~入門から実践まで~

    セルフBIツール「Tableau」(タブロー)の総合解説書が登場!先行導入ユーザー事例も収録!

    ユーザーがユーザーのために書いた基本操作マニュアルと実践活用例で、日本の「分析力」が上がる!

    「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」という言葉が、「遠い世界の話」に思える…。 Tableauは、そんな日本のデータ分析事情を大きく変えるソフトウェアです。

    従来のBIツールに対して「セルフサービスBI」と呼ばれ、ユーザー自身がデータに接続し、可視化(ビジュアライゼーション)できます。しかし、「機能が多すぎる」「Excelユーザーには理解できない」「データの準備が大変」「どう分析したらいいか分からない」といった壁に直面するユーザーがいるのも事実です。では、ユーザー同士で助け合えば? そんな思いから、Tableauユーザー会有志によって、この本が生まれました。

    • Tableau
    • データ分析
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  • パーフェクトR

    すべてのRユーザに向けた決定版です。本書はR言語の仕様をはじめ、データハンドリングやデータ可視化など基本的な操作方法を解説します。続いて、クラスタリング、クラス分類・回帰、時系列回帰などのデータ分析方法について解説し、応用として、レポーティング、Webアプリケーション化の方法、高速化の方法など、R言語にまつわるトピックを網羅した1冊です。

    • R言語
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  • 改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ]

    2013年に刊行した「データサイエンティスト養成読本」の改訂版です。

    データサイエンティストを取り巻くソフトウェアや分析ツールは大きく変化していますが、必要とされる基本的なスキルに大きな変化はありません。

    本書は「データサイエンティスト」という職種について考察し、これから「データサイエンティスト」になるために必要なスキルセットを最新の内容にアップデートして解説します。

    • データ分析
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  • Python ライブラリ厳選レシピ

    Pythonには、豊富な標準あるいはサードパーティライブラリ・モジュールがあります。ライブラリに関するドキュメントも充実していますが、初心者にとってはそのボリュームゆえに、まずどんなライブラリを活用できればよいのか、わかりづらい側面があります。

    ドキュメントは使用頻度の高い・低いに関わらずフラットに記載されており、サードパーティのライブラリについては言及されていません。

    本書では、「これだけは押さえておきたい」ライブラリとその機能を、標準ライブラリだけでなくサードパーティのものも交え、カテゴリごとに、その活用法を紹介します。バージョンはPython 3.4をメインとします。

    • Python
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  • データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編

    ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり、ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし、実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく、うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解、プログラミング技術、ビジネスへの理解など幅広い知識が必要になってきます。

    そこで本書では、第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法、流行の深層学習などに触れ、第2部ではPythonを用いた機械学習、画像認識、推薦エンジンなど、サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が、面白く、わかりやすい解説でお届けします。

    • データ分析
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  • データサイエンティスト養成読本 R活用編 【ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載! 】

    注目の職種として脚光を浴びたデータサイエンティストですが、実際には多くの企業や組織で人材が不足しており、これにはいくつかの原因が考えられます。生まれて間もない職種のため、ビジネスデータ分析に関する知見が溜まっていないことや絶対的な人数が少なく育成される環境が整っていないことなどが挙げられます。
    本書は、データサイエンティストを目指す方に向けて、データ分析ソフトウェアとして一定の地位を得たRの活用方法を解説していきます。集計処理、時系列分析、インフラの知識など現役のデータサイエンティストにも有用な情報が満載です!

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