ＲとＰｙｔｈｏｎで学ぶ実践的データサイエンス＆機械学習

ＲＳｔｕｄｉｏ＆Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。現場で活用するための最短コース！さまざまな分析の「理論」と「実際の考え方」をＲ／Ｐｙｔｈｏｎで体験学習。

本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で、「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは？」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など、ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント、さらにRとPythonを利用し、データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析、機械学習を学び、現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

目次

第１章　データサイエンス入門（データサイエンスの基本
データサイエンスの実践）
第２章　ＲとＰｙｔｈｏｎ（ＲとＰｙｔｈｏｎ
Ｒ入門　ほか）
第３章　データ分析と基本的なモデリング（データの特徴を捉える
データからモデルを作る　ほか）
第４章　実践的なモデリング（モデリングの準備
データの加工　ほか）
第５章　機械学習とディープラーニング（機械学習の目的と手順
機械学習の実行　ほか）

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