データサイエンティスト養成読本　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！

企業や組織は「ビッグデータ」時代を迎え，成果へのプロセスをデータ分析から得られる判断に委ねようとしています。「データサイエンティスト」は，データ分析を中心とした意思決定に欠かせない役割を持ち，いまもっとも注目される職種のひとつです。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から，R言語による統計解析の基礎，マーケティングに応用できるデータ分析など「データサイエンティスト」がおさえておきたい記事が満載です。

目次

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）

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