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データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために 単行本 – 2020/5/13

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は?データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。

著者について

◎著者プロフィール
江崎 貴裕(えざき たかひろ)
東京大学先端科学技術研究センター特任講師。
2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JST さきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。
数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる。

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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2020/5/13)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/5/13
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 283ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802612494
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802612494
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 161個の評価

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上位レビュー、対象国: 日本

2020年5月16日に日本でレビュー済み
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5つ星のうち5.0 データ分析入門書として最初に読むべき本
ユーザー名: Amazon カスタマー、日付: 2020年5月16日
これからデータ分析を本格的に勉強しようとしている者です。話題になっていたので購入してみました。

本文は非常に平易で読みやすいです。私が言うのもなんですが、これで読めなかったらデータサイエンスはあきらめたほうがいいです。逆に、数式の式変形による説明はほとんど書かれていないので、それぞれの内容をしっかりと理解したい場合は、別の参考書が必要になります。全体像をつかむにはちょうどいい難易度と感じました。恐らく、この広範な内容で、もう少し難易度を上げると初学者はついていけなくなるのではないでしょうか。

幅広いキーワードが網羅されているので、初学者には有難いです。普段データサイエンス界隈では色々な専門用語や概念を目にしますが、そもそもそれって何の分野の話?と感じることが良くあります。本書を読むことで、大体あの辺の話ね、ということが何となくわかるようになった気がします。
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2020年8月14日に日本でレビュー済み
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2020年6月5日に日本でレビュー済み
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2020年9月29日に日本でレビュー済み
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2020年5月17日に日本でレビュー済み
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