内容説明
もはや生活のあらゆるシーンにかかわっているデータ分析。ネットショッピングのお薦め機能、ＳｉｒｉやＡｌｅｘａなどバーチャルアシスタントの音声認識機能…。それらすべての技術の基礎になっているのが、データサイエンスで、膨大なデータをどう読み解き、問題解決に役立てるか、という学問。本書は、データ分析の基礎から、ビジネスへの活用法まで、データサイエンスの概要を幅広く網羅。ビッグデータの解析法、統計学や人工知能を駆使して新たな知見を引き出す手法など、豊富な実例を用いてわかりやすく解説。
目次
第１章 データサイエンスとは？
第２章 データとは何か？そしてデータセットとは何か？
第３章 データサイエンスのエコシステム
第４章 機械学習―入門編
第５章 標準的なデータサイエンスのタスク
第６章 プライバシーと倫理
第７章 今後の動向と成功の原則
著者等紹介
ケレハー，ジョン・Ｄ．［ケレハー，ジョンＤ．］ ［Ｋｅｌｌｅｈｅｒ，Ｊｏｈｎ Ｄ．］
ダブリン工科大学コンピュータサイエンス教授および同大学の情報コミュニケーションエンターテインメント研究所のアカデミックリーダーを務める。人工知能、自然言語処理および機械学習の分野において２０年以上の研究経験と教歴を誇る
ティアニー，ブレンダン［ティアニー，ブレンダン］ ［Ｔｉｅｒｎｅｙ，Ｂｒｅｎｄａｎ］
ダブリン工科大学コンピューティング学部講師。「Ｏｒｃｌｅ Ａｃｅ Ｄｉｒｅｃｔｏｒ」の称号を持つ。オラクルの技術を使用したデータマイニングに関して、多くの著書を執筆
今野紀雄［コンノノリオ］
横浜国立大学大学院工学研究院教授。博士（理学）。１９５７年東京都生まれ。東京大学理学部数学科卒業。専門は確率論。主な研究テーマは無限粒子系、量子ウォーク、複雑ネットワーク。２０１８年度日本数学会解析学賞を受賞
久島聡子［クシマサトコ］
１９９５年東京外国語大学外国語学部英米語学科卒業。２００１年よりアメリカ、カリフォルニア州サンフランシスコのベイエリア在住。翻訳歴１７年（企業内を含む）、ビジネス、法務、金融、特許、ＩＴ、コンピューター、情報通信、環境を含む多岐にわたる分野で翻訳実績がある（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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Satoshi
p31xxx
