出版

 

data8252013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。

2016/8出版

 

 

 614snylt58LPython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。

2015/10出版

 

 

book_20150907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。

2015/9出版

 

 

dst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!

2014/12出版

 

 

bigdata実際のビッグデータ分析の内容と効果がわかる本書は、前著『ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門』の姉妹本となります。

前著では、キャリアとしてデータサイエンスという職務領域に関心をもつ人に、データをさばくコードの書き方、使い方を含めた形でその実態をお伝えしました。一方、本書では、書籍内から具体的なコードはいっさい排除し、データ処理の流れと、データの活用方法がよりわかりやすく伝わるようにしました。

データサイエンティストって何をやっているの? という人
データサイエンティストと協力しビジネスを展開している人
データサイエンティストと協力しビジネスを展開していきたい人など、より広い読者に対して、今、このビッグデータ分析の領域で具体的にできることの一部をより分りやすく解説しました。

2014/11出版

 

 

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データマイニングの各手法の理論的な話やそれを実行するためのツールの情報はあふれていますが、これらを知っているだけでは実務で有効に活用することは難しいものです。
ビジネスで成果をあげるためのデータマイニングを実行するためには、ビジネスインパクトや課題の種類に応じて手法を使い分ける必要があります。
本書は、ビジネスにおけるデータマイニング活用を以下の三つの軸で整理し、Rを使ってこれらを解説したものです。
1.解決すべきビジネス課題を見つける
2.何をすべきかの意思決定を支援する

3.アクションを自動化するためのロジックを作る。

2014/8出版

 

 

rv御社のビッグデータから 隠れた“X(宝)”を見つけ出せ!

2013年以降、企業内部で肥大化したビッグデータ(構造化されてない大量のデータ)を利用する動きが活発になってきています。大量のデータを分析することで、ビジネスで言えば商品の売れ筋やトレンド情報の把握、予測などに役立てることができます。

本書は無料で利用できるRという統計ソフトを用いて、ビジネスの現場で役立つ専門的な統計分析について解説した書籍です。Part1では、Rの使い方の基本について、Part2では統計分析の基本を、Part3ではサンプルを元にした本格的なビジネス統計データ分析手法について解説します。全体を通して、入門的な要素を押さえつつ、本格的な分析手法まで丁寧に解説しています。

この1冊で、ビジネスの現場で活用できる本格的な統計データ行うことができます。またどの業界の方でも入りやすいように身近なサンプルを元に解説します。数式や分析手法など、つまづきやすい部分については適時コラムなどで解説します。

なおRは最新の3.Xに対応しています。

2014/7出版

 

 

dsリアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。

各事例のログデータとフリーソフトRのスクリプトを使って実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。

現在、ビッグデータには大きな注目が集まっています。
可能性を秘めたビックデータを実際のビジネスで役立てるには、

★データと現実の問題をしっかり結びつけて解釈する
★データを多様な分析実務で使えるように保存する
★データを分析手法にあわせて加工する
★目的にあった適切な分析手法を選択・実行する

などのトータルなスキルが必要となります。

本書は、データ分析業務を行なっている著者が実際に現場で育ててきた、意味のある結果を導くデータサイエンスのノウハウを8つのケーススタディを通して解説しています。

各ケースのサンプルデータ、Rスクリプトは弊社Webサイトからダウンロードすることができますので、
ご自身のPCを使ってリアルな分析を追体験できます。

データサイエンスとはどういうものかを知りたい人、
プロのデータサイエンティストのスキルを身につけたい人、
データ分析に関わるすべての人にとって、最良の1冊です。

2014/6出版

 

 

sa企業は「ビッグデータ」時代を迎え、戦略上の意思決定をデータから得られる判断に委ねようとしています。
ビッグデータを背景にしてあらわれた「データサイエンティスト」は、データ収集に関するエンジニアリングの技術だけでなく、統計を用いたデータ分析や問題解決能力などビジネス面にもわたる知識を必要とします。
本書ではデータサイエンスの基本となる考え方、R言語によるデータ分析の基礎、大規模データマイニング事例など「データサイエンティスト」がおさえておきたい知識を解説します。2013/8出版

 

 

R実際に仕事や勉強でR を毎日のように使われている、R 名人の方々16 名によるお勧めのパッケージを紹介しました。

名人が実際にどのパッケージのどの機能を便利に使っているのか、文章とR コードの実例を全力で解説しました。紹介されているパッケージや関数の中には、きっと読者の皆さんにとっても便利なものがあるでしょう。
R の入門書はだいたい読み終えて、いざ実際の仕事や勉強にR を使っていきたい、と思っている方には広大なR のパッケージの世界を探検していく際のよいガイドブックになることでしょう。

2011/4出版