大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
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大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
(角川文庫, 23463,
KADOKAWA, 2022.12
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大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
- Title Transcription
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ダイガク 4ネンカン ノ データ サイエンス ガ 10ジカン デ ザット マナベル
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Note
2018年3月、同社刊を加筆修正した文庫化
参考文献: p244-253
ブックジャケットに記載のシリーズ番号: ひ37-1
Description and Table of Contents
Description
データの量、速さ、種類、正確さの変化に応じ価値を創造するのがデータサイエンティストの仕事である(「ビッグデータとは」)。多種あるプログラミング言語の中でも、基本的なスタイルが学べるPythonがおすすめ(「どの言語を使うか」)。確率的勾配法を用いれば、ビッグデータに対する計算量を減らし、それなりに正しい結果を得られる(「ディープラーニングで利用される技術(1)」)など、初めて学ぶデータサイエンスの基礎20項目。
Table of Contents
- 第1部 データサイエンスの基本(データサイエンスとは)
- 第2部 データサイエンスの基礎技術(計算機の仕組み;プログラミングの基礎;アルゴリズム;データベース;最適化の方法)
- 第3部 統計学・機械学習の基礎(機械学習の基本;過学習とモデル選択;回帰問題と住宅価格;アンサンブル学習と住宅価格;分類問題;教師なし学習)
- 第4部 コーパスとネットワークの分析(トピックモデル;ネットワーク分析)
- 第5部 ディープラーニング(ニューラルネットワークの基礎;ディープラーニング;ディープラーニングによる系列データ分析;ディープラーニングによる画像分析)
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