データサイエンティスト養成読本
Author(s)
Bibliographic Information
データサイエンティスト養成読本
(Software design plusシリーズ)
技術評論社, 2013.9-
- [正編]
- R活用編
- 機械学習入門編
- 登竜門編
- ビジネス活用編
- Other Title
-
ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく!
ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載!
ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載!
Data scientist養成読本
10年先も役立つ力をつくる
データ分析の新常識/ビギナーのための必須スキルが満載!
ビジネスを成功に導くデータ分析組織とは?
- Title Transcription
-
データ サイエンティスト ヨウセイ トクホン
Access to Electronic Resource 1 items
Available at / 342 libraries
-
675||D004117008,
R活用編675||D004221792, 機械学習入門編675||D004285367, 登竜門編675||D004418232, [正編]675||D004117008, ビジネス活用編675||D004539524 -
Edogawa University Library and Information Center図
R活用編675/D6911718280,11822823,11866327,
機械学習入門編675/D6911822832,11869712, 登竜門編675/D6911822780,11866318, ビジネス活用編675/D6911918100, 675/D6911608627 OPAC
-
Library & Science Information Center, Osaka Prefecture University
R活用編3000055038,
機械学習入門編3000055037, 3000044233 -
R活用編675||D65D0001468,
機械学習入門編675||D65D0001469, 登竜門編675||D65D0001467, ビジネス活用編675||D65D0001470 -
R活用編G 1.8||08045||365476000365476,
機械学習入門編G 1.8||08045||341673000341673, 登竜門編G 1.8||08045||365400000365400, ビジネス活用編G 1.8||08045||365401000365401 -
The International University of Kagoshima Library図
[正編]675//GI10005146312,
R活用編675//GI10005146324, 機械学習入門編675//GI10005146336 -
Kanazawa University Library研究室
[正編]675:D2321500-12291-2,
機械学習入門編675:D2321500-12311-0, 675:D2321500-01476-1,1500-01477-X -
Kanazawa University Medical Library保健図書室
R活用編675:D2322000-45230-2,
登竜門編675:D2322000-44416-4, ビジネス活用編675:D2322000-44642-6 -
[正編]675/Dat2110135631,
R活用編675/Dat2110147846, 機械学習入門編675/Dat2110142407, 登竜門編675/Dat2110147845 -
[正編]548.96||D-22||1-1006065067,
R活用編548.96||D-22||1-2006069928, 機械学習入門編548.96||D-22||1-3006070594 -
Science and Technology Library, Kyushu University
[正編]675/D 65010112016003308,
R活用編675/D 65010112016003297, 機械学習入門編675/D 65010112015014007, 登竜門編675/D 65010112017000455 -
登竜門編007.609/Ta331224003730,
ビジネス活用編675/D651224008987, R活用編007.609/D651224009789, 機械学習入門編007.13/D651224009797 -
[正編]675||GHS 1||2-1200034161530,
R活用編675||GHS 1||2-2200034158165, 機械学習入門編675||GHS 1||2-3200034161549, 登竜門編675||GHS 1||2-4200038308722 -
[正編]675/D6500773637,
R活用編675/D6500785883, 機械学習入門編675/D6500793449, 登竜門編675/D6500854208, ビジネス活用編675/D6500854209 -
Science and Technology Library of Gunma University図書館
[正編]675:D65221500175,
R活用編675:D65221500176, 機械学習入門編675:D65221500177 -
Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
[正編]675||D65110053230
-
Kobe University Library for Maritime Sciences
R活用編007.1-37107201600956,
機械学習入門編007.1-37107201501044 -
Kobe University Library for Science and Technology
[正編]548-84-1549//1030201800173,
機械学習入門編548-84-1549//3037201500332, 登竜門編548-84-1549//4037201900563 -
Research Institute for Economics & Business Administration (RIEB) Library , Kobe University図書
R活用編675-8//1-2080201600405
-
Kobe University Library for Social Sciences
機械学習入門編007.6-DE010201902454,
ビジネス活用編675-DE017201810914 -
R活用編675||Da||20000989876,
機械学習入門編675||Da||30000989923, 登竜門編675||Da||40001024285, ビジネス活用編675||Da||50001080355 -
R活用編007.609||DET6M025219,
登竜門編007.609||DET6M025276, 機械学習入門編007.609||DET6M025952 -
INTERNATIONAL CHRISTIAN UNIVERSITY LIBRARY図
R活用編08008262,
機械学習入門編08018353, 登竜門編675/D65/v.408042348, ビジネス活用編675/D65/v.508044125, 675/D6507645694 -
National Institute of Informatics
[正編]417||2015||3342110175453,
R活用編417||2015||3343110175462, 機械学習入門編007.13||2015||3344110175471, 登竜門編417||2017||3067110189322 -
R活用編675/905-2201151354,
機械学習入門編675/905-3201151347, ビジネス活用編675/905-5191110006 -
[正編]675-D 651113035071,
R活用編675-D 651115033142, 機械学習入門編675-D 651115014571, 登竜門編675-D 651117008613, ビジネス活用編675-D 651118017753 -
[正編]675||D 44013001683,
R活用編675||D 44014002577, 機械学習入門編675||D 44016001990, 登竜門編675||D 44017000809, ビジネス活用編675||D 44018002791 -
R活用編675/D650019039270,
機械学習入門編675/D650019037688, 登竜門編675/D650019039288, ビジネス活用編675/D650019039262 -
[正編]675/D658313000773,
R活用編675/D658215019954, 機械学習入門編675/D658216011760, 登竜門編675/D658219021139, ビジネス活用編675/D658219020636 -
Shibaura Institute of Technology Toyosu Library芝図
R活用編675/D651031211,
機械学習入門編675/D651033247, 登竜門編675/D651037911 -
R活用編NDC:675/D69/2,
機械学習入門編NDC:675/D69/3, 登竜門編NDC:675/D69/4, ビジネス活用編NDC:675/D69/5 -
Faculty of Textile Science and Technology Library, Shinshu University図
R活用編675:D 652810331732,
675:D 652810309456 -
Seinan Gakuin University Library図
R活用編675||343-2C1007406828,
機械学習入門編675||343-31007494808, 登竜門編675||343-41007749474, ビジネス活用編675||343-51007965476, 675||343B1007203043 -
675||D||TG110399,
機械学習入門編675||D||SG115763, R活用編675||D||TG113302, 登竜門編675||D||TG120749 -
University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
[正編]675-D6510013017375,
R活用編675-D6510018017738, 機械学習入門編675-D6510018017739, 登竜門編675-D6510018017740 -
[正編]675/D65120296781,
R活用編675/D65/[v.2]120308489, 機械学習入門編675/D65/[v.3]120308490, ビジネス活用編675/D65/v.4120323356 OPAC
-
The University of Electro-Communications Library開架
675/D652013104179,
R活用編675/D652014103096, 機械学習入門編675/D652015200205, 登竜門編675/D652017101753, ビジネス活用編675/D652018100957 -
R活用編675||D02816369,
機械学習入門編675||D02825427, 登竜門編675||D02825299, ビジネス活用編675||D02829996 -
Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology図
ビジネス活用編675/G43201951180,
675/G43201450846 -
Etchujima library, Tokyo University of Marine Science and Technology工流通工学
R活用編675/G43201550603,
機械学習入門編675/G43201550972, 675/G43201550602 -
[正編]417/D/1300490913,
R活用編417/D/2300468616, 機械学習入門編417/D/3300572340, 登竜門編417/D/4300792235, ビジネス活用編417/D/5300792936 -
Institute of Science Tokyo Suzukakedai Library
[正編]417/D/1300794106,
R活用編417/D/2300791654, 機械学習入門編417/D/3300573878, 登竜門編417/D/4300778364 -
Medical Library, The University of Tokyo図書
[正編]519.2:DE4311393369,
R活用編519.2:DE4311426144, 機械学習入門編519.2:DE4311425799 -
東京大学 工学部・工学系研究科環境海洋
[正編]675:D651011697172,
機械学習入門編675:D651011779889, R活用編675:D651011779897, 登竜門編675:D651011802616, ビジネス活用編675:D651011863865 -
R活用編675/D-65201500003923,
機械学習入門編675/D-65201700028823, 登竜門編675/D-65201700007590, ビジネス活用編675/D-65201800024275, 675/D-65201300032833 OPAC
-
Tokiwa University Media and Information Technology Center
R活用編675/D00367054,
機械学習入門編675/D00367055 -
Doshisha University Library (Imadegawa)
R活用編675||D9222||2179250231,
機械学習入門編675||D9222||3159201614 -
ビジネス活用編675/So240102235434,
機械学習入門編675/So240102235435, 登竜門編675/So240102235436, R活用編675/So240102235437 -
Digital Library of Nara Institute of Science and Technology
[正編]0047264,
R活用編0049992, 機械学習入門編0049923, 登竜門編675||DET0050937 -
Agriculture, Forestry and Fisheries Research Information Technology Center (AFFRIT)
機械学習入門編007.13||Det||028850310000626740,
登竜門編007.13||Det||028851310000626741, ビジネス活用編007.13||Det||028967310000624184 -
Hamamatsu University School of Medicine Library図
登竜門編675||SOF00010191449,
ビジネス活用編675||SOF00010191450 -
Hitotsubashi University Library図
R活用編6750:984:R活用111058224O,
機械学習入門編6750:984:機械学習111058223N, ビジネス活用編6750:984:ビジネス活用111103267M -
[正編]675||73||1610014827,
機械学習入門編675||73||3610013990, 登竜門編675||73||4610015632, ビジネス活用編675||73||5610015633 -
R活用編675||D65||R08571987,
機械学習入門編675||D65||Ki08573361, 登竜門編675||D65||To08572002, ビジネス活用編675||D65||Bi08571990 -
Hiroshima University Central Library, Interlibrary Loan
[正編]675:D-650130547497,
R活用編675:D-654000422210 -
R活用編675/D6500003603,
機械学習入門編675/D6500003604, 登竜門編675/D6500003605, ビジネス活用編675/D6500003606 -
[正編]675/DAT0787799,
R活用編675/DAT0975627, 機械学習入門編675/DAT0975766, 登竜門編675/DAT0975767 -
Hokkaido University, Faculty and Graduate School of Engineering図書
006.312/DET3580196386,
機械学習入門編006.312/DET3580248947 -
[正編]006.312/DET0280917936,
R活用編006.312/DET0280917925, 機械学習入門編006.312/DET0281044076, 登竜門編006.312/DET0281112796, ビジネス活用編006.312/DET0281090552 -
University of Miyazaki Library/ Library Director:Ikari Tetsuo図
R活用編675||D65||18000327,
登竜門編675||D65||18002796 -
The University of Yamanashi Library
R活用編007.132017502738,
機械学習入門編007.132016007408, 登竜門編007.132017502750 -
No Libraries matched.
- Remove all filters.
Search this Book/Journal
Note
その他のタイトルは、各編のタイトルの上部にあり
機械学習入門編, 登竜門編, ビジネス活用編: 参考文献あり
Description and Table of Contents
- Volume
-
ビジネス活用編 ISBN 9784297101084
Table of Contents
- 第1章 ビジネス貢献するデータ分析「7つのポイント」—データ分析をはじめるときにもつべき意識
- 第2章 データ分析のプロジェクトマネジメント—シンプルな4つのプロセスからはじめる
- 第3章 機械学習プロジェクトの進め方—つまずかずにやり遂げるための実践手法
- 第4章 メルカリが挑むスピードデータサイエンス—爆速成長アプリを支えるBIチーム
- 第5章 失敗しないデータ分析組織の立ち上げ方—8つのプロセスとデータ分析人材から紐解く
- 第6章 データ分析のはじめ方—探索的分析で組織のKPIを見つけよう
- 第7章 データサイエンスによる科学的ビジネスのすすめ—ビジネスに役立つ「データサイエンス」と「科学」の基礎知識
- 第8章 今こそデータ分析の民主化を—自分のデータは自分で分析する時代がはじまる
- 第9章 People Analytics入門—戦略的に働き心地のよい職場環境を作る方法
- 第10章 People Analyticsが会社の業績を変えるまで—「数字に強い人事」が会社の生き残りを決める
- Volume
-
[正編] ISBN 9784774158969
Description
Table of Contents
- 巻頭企画 スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方—データサイエンティストの仕事術(データにストーリーを語らせられますか?—データサイエンティストに必要なスキル;ビジネスの成果を意識した分析の方法—データサイエンスのプロセス;データハンドリングのための—「ビッグデータインフラ」入門;スキルの標準化とキャリア形成のために—データサイエンティスト協会の活動)
- 特集1 データサイエンティストへの第一歩—データ分析実践入門(データの把握、可視化と多変量解析—Rで統計解析をはじめよう;エンジニアに必要なデータ分析の知識—データサイエンティスト・リテラシー;Rをさらに便利に使える統合開発環境—RStudioでらくらくデータ分析;豊富なライブラリを活用したデータ分析—Pythonによる機械学習;C4.5/K−means/サポートベクターマシン/アプリオリ/EM…—データマイニングに必要な10のアルゴリズム)
- 特集2 スキルアップのためのマーケティング分析本格入門(データサイエンスを応用した広告戦略とサイト改善—Rによるマーケティング分析;ターゲティング広告リプレースのポイントを公開—mixiにおける大規模データマイニング事例;マーケティングに役立つ—ソーシャルメディアネットワーク分析)
- 特別記事 リアルタイムログ収集でログ解析をスマートに—Fluentd入門
- 特別企画 超入門データ分析のためにこれだけは覚えておきたい基礎知識(リレーショナルデータベース操作に必須の言語—SQL入門;Webサイトから情報を収集する技術—Webスクレイピング入門)
- Volume
-
R活用編 ISBN 9784774170572
Description
Table of Contents
- 第1章 注目を浴びる職種の現実—データサイエンティストを取り巻く環境
- 第2章 ビジネスデータ分析入門以前—データサイエンティストに必要な統計知識
- 第3章 外部パッケージを用いた集計・整形処理—Rによるモダンな集計処理
- 第4章 暦の影響を受ける時系列データの解析—時系列分析の基礎
- 第5章 Rの肩の上に立つ—.NET FrameworkとRの連携
- 第6章 Rの限界を理解してRをさらに使いこな—Rエンジニアがおさえておきたいインフラの話
- 第7章 A fresh approach to technical computing—技術計算のための新言語Julia
- Volume
-
機械学習入門編 ISBN 9784774176314
Table of Contents
- 第1部 しくみと概要を学ぼう!(概要、歴史、なぜ注目されるのか?—機械学習を使いたい人のための入門講座;機械学習手法の中身を知る—機械学習の基礎知識;データの特性を理解する—ビジネスに導入する機械学習;複雑な識別問題への処方箋—深層学習最前線)
- 第2部 手を動かして学ぼう!(R、Python、Julia、Spark MLlib…—機械学習ソフトウェアの概観;scikit‐learn、Numpy、Scipy、matplotlib—Pythonによる機械学習入門;基本的な理論・実装/運用・改善のノウハウ—推薦システム入門;Numpy、scikit‐learn、scikit‐imageの応用—Pythonで画像認識にチャレンジ;オンライン機械学習入門—Jubatusによる異常検知)
- Volume
-
登竜門編 ISBN 9784774188775
Description
Table of Contents
- なぜデータ分析が必要なのか—データサイエンティストへの道標
- プロセス別にみるツールの選択基準—データ分析環境構築ガイド
- 世界中の環境に接続!—はじめてのシェル
- データ操作の第一歩—データベース入門の入門
- 美しい分析をはじめよう—RStudio/Jupyter最速攻略
- データ分析オーバービュー—データ前処理の基礎知識
- 集計、グラフ作成、回帰分析—くらべて学ぶR/Excelデータ分析の基本
- Pythonのコードを読んで学ぶ—クローラでWeb上の情報を収集しよう!
- データがつくられる背景を知る—コーディング前に知りたい統計知識
- 数理モデルと可視化—さまざまなデータの理解と表現
- 重点ポイントを速攻習得!
by "BOOK database"