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東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~ 単行本（ソフトカバー） – 2019/3/14

5つ星のうち4.1 242
ギフトとしてよく贈られている商品3位 - カテゴリ 一般経営工学関連書籍
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東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!

本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付
講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。

約400名ほどの受講枠(2年間)に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツはJupyter Notebook形式で公開されていますが、この内容をさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。


●本書の内容

本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。

すべての分野を1冊で学ぶことは無理ですので、各分野で深入りはせず基礎的な事項を取り扱っています。データサイエンティストになるための地図と羅針盤のような位置づけとなることをイメージしています。


この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習(教師あり学習、教師なし学習とチューニング)の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる
・データ分析の現場で使える実践的な内容(データ前処理など)が含まれている
・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある


この本に書いてあることを実践し、読み終えた後には、実際の現場でデータ分析ができるようになるはずです。


●この本の対象読者

この本は、プログラミングの経験があり、理系の大学1~2年生程度の教養課程の数学(線形代数、微分積分学、確率統計の基礎など)を終えている方を対象にしています。具体的には、勉強熱心な大学3~4年生の理系の学生さんや大学院生の方、また社会人になってデータサイエンスを学ぼうという意欲の高い方たちが対象です。データサイエンスの入門レベルから中級レベルの手前までを考えている人に最適で、本書のゴールもデータサイエンス入門レベルを卒業できることを想定しています。


●著者による「はじめに」より編集・抜粋

世の中は多種多様でさまざまな問題があります。非効率的な仕事や処理、無駄があることもご承知の通りです。人工知能等が注目される一方で、いろいろな誤解や過剰な期待がされていることもあります。この本を手にとってくださっている方たちには、このような状況でも現実的になって、データサイエンスや人工知能等を使って何ができて何ができないのか、ぜひ見極めてください。

この読者の方たち、受講生の方たちの中から、このデータサイエンスの力を活かして、今の世の中の無駄や非効率を少しでもなくし、さらに新しい価値を創り出して、この世界を良くしていく人が増えていってくれたら、著者としては本望です。


●本書で学べること
・Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlibの基礎
・確率/統計/推定/回帰の基礎
・Numpy/Scipyによる科学計算
・Pandasを使ったデータ加工処理(欠損データ/異常値の取り扱い、時系列データの取り扱い)
・Matplotlibによるデータ可視化
・機械学習(重回帰、ロジスティック回帰、決定木、k-NN、クラスタリング、主成分分析、マーケットバスケット分析、モデルチューニング)

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  1. 本の長さ
    448ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    マイナビ出版
  4. 発売日
    2019/3/14
  5. 寸法
    18.4 x 2.5 x 23.4 cm
  6. ISBN-10
    4839965250
  7. ISBN-13
    978-4839965259
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出版社より

データサイエンスの基礎をこの1冊で学べます！

データサイエンティストの仕事

単回帰分析

棒グラフ

重回帰とリッジ回帰

データサイエンティストの仕事とは!?

データサイエンスを基礎から解説

Pythonを使ってデータ分析・可視化を解説

もっと踏み込んだ分析をしたい人向けの情報も収録

カバー一部

受講枠約400名に、のべ1,800人以上の応募があった人気講座を書籍化

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みんなのR 第2版 Excelでできるデータドリブン・マーケティング OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング PythonとKerasによるディープラーニング 現場のプロから学ぶ　SEO技術バイブル
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価格 ￥3,138 ￥3,980 ￥5,900 ￥1,100 ￥3,278
内容紹介 Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説 マスとデジタル施策を横並びで評価する手法を演習形式で学び、統計リテラシーを高める「ビジネス専門書」 機械学習とコンピュータビジョンの知識を深め スキルを強化したい方に AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説！ 実務に効く内部施策、外部施策、コンテンツSEOからモニタリングまで

商品の説明

著者について

著者:
■塚本邦尊

現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。ナノ秒(10億分の1秒単位)の世界でニューヨークやロンドンの猛者たちと日々戦っています(?)が、HFT(高速取引)自体は世の中の役に立っているかどうか私にはまだわかっていませんので、この最先端技術をIoTやら何か他領域でも役立てようと目論んでいます。他、個人事業として本講義の講師やさまざまな企業(メーカー、システム会社、広告代理店など)の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等。取り扱ってきた開発ツールはVisualStudio、RStudio、JupyterNotebookなどで、C#やSQL、VBA、RやPython、シェル、SASなどを使ってきました。最近はFPGAがらみのプロジェクトに関わることが多く、ハードウェア面(FPGA、Verilog、Vivadoなど)やネットワーク面(WireSharkなど)からも少しずつ学び、AWSなどクラウド環境も日々扱っています。最近時間があるときは、ラズベリーパイを使ってロボティクスについて学んだり、色々な本を読んでいます。


監修:
■中山浩太郎

東京大学 大学院工学系研究科 特任講師

2000年10月 (株)関西総合情報研究所 代表取締役社長 就任
2002年 4月 同志社女子大学 非常勤講師 就任
2007年 3月 大阪大学大学院情報科学研究科 博士号取得
2007年 4月 大阪大学大学院情報科学研究科 特任研究員 就任
2008年 4月 東京大学 知の構造化センター特任助教 就任
2012年 4月 東京大学 知の構造化センター特任講師 就任
人工知能、Web、データベース、機械学習、Wikipedia、知識抽出、Twitter、脳科学、自己組織化などの研究を行う。ソフトウェア関連の受賞多数。


協力:
■松尾豊

東京大学大学院工学系研究科 特任准教授

1997年 東京大学 工学部電子情報工学科 卒業
2002年 東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了(工学博士)
2002年 独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員
2005年 スタンフォード大学 CSLI 客員研究員
2007年 東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 准教授
グローバル消費インテリジェンス寄附講座共同代表。研究・人材育成の推進リーダーとして、
研究テーマの設定、管理、学会発表、研究会・セミナー等の主催、学生の募集や指導、参画企業との調整にあたる。



登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ マイナビ出版 (2019/3/14)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/3/14
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 448ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4839965250
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4839965259
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.4 x 2.5 x 23.4 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 242

著者について

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  1. 大澤 文孝

    大澤 文孝

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    テクニカル・ライター、プログラマ／システムエンジニア。専門は、Webシステム。

    「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」を保有。

    Webシステム、データベースシステムを中心とした記事を多数発表。

    ［大澤文孝のなんでこんなにコミットしてるの］

    http://osawafumitaka.blog.so-net.ne.jp/

    著者ページでもっと見る
  2. 塚本邦尊

    塚本邦尊

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    ・本書の訂正情報：https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839965259.html

    ・塚本 邦尊（つかもと くにたか）、1982年生まれ、熊本県出身。データ分析、システム開発、マーケティング、研究開発、教育プロジェクト等のサポートを実施中。熊本電波高専情報工学科中退、立命館大学数理科学科卒業、東京大学大学院経済学研究科金融システム専攻（現マネジメント専攻数理ファイナンスコース）修士課程卒業。専攻は数学で、主に確率論（大偏差原理）や数理ファイナンス、金融。

    ・お気に入りのアニメやドラマ：『キングダム』『宇宙兄弟』『シリコンバレー』『SUITS』（海外版）

    ・LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/kunitaka-tsukamoto-30823898/

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人工知能の地図としての金字塔
5 星
人工知能の地図としての金字塔
販売されてから速攻で書いました。3ヶ月とくらいでgoogle cloudを構築して、機械学習の重回帰分析を動かす所まで来ました。下に商用データを実際に動かすまでにかかった時間を記しておきます。この本の内容に関しては、プログラムの基礎から、数学、機械学習、深層学習までの内容なので、良く言えば体系的に記述されてる。悪く言うと全部中途半端となります。この本を購入する様な人は、知的好奇心が膨大にあるでしょうから、この本一冊では満足できない人だと思います。ただ、人工知能を学ぶ上での地図としては大いに役立つ筈です。より詳しく知りたい内容に関してはこの地図を頼りにしていく事になると思います。金字塔の様な地図の様な書物。実際にクラウドサーバーで商用データの重回帰分析を動かすまでにかかった時間を書いておきます。プログラム歴はphp,Java,cなど15年くらいです。(今回使用したpythonは完全に初見です)高校までの数学 1月(youtubeで勉強)GCPくらいサーバー構築 1月(検索しまくりながらなんとか構築)プログラミングpython ３日くらい(作ったいたら大体出来るようになりました)全くの素人でもやる気があれば出来ると思います。プログラミングの全くの初心者はプログラミングで数ヶ月くらい見た方が良いかもしれません。実際はこの本を頼りに9割以上は検索しまくって構築して行ったので、何をどう検索すれば目的に辿りつけるのか？みたいな論理的思考、理解力が凄く求められました。学生でも社会人でも日頃のタスクが自分には簡単過ぎる。物足りない。もっと限界まで自分の能力を試してみたいと思ってる方には、機械学習、深層学習などの人工知能は丁度良いテーマだと思います。この世界には、綺麗事は無しで、出来るか出来ないかの知的弱肉強食の大きな世界が広がっており、そこには世界中から歴戦を勝ち抜いてきた百戦錬磨の猛者達がしのぎを削ってます。この本は、そんな世界の最初の扉を開く事が出来るかもしれません。
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上位レビュー、対象国： 日本

タケ
5つ星のうち5.0 Pythonを少し勉強して、さらに成長したい方にオススメです！
2022年11月7日に日本でレビュー済み
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ベースはデータサイエンスなので数値解析がほとんどです。

最後の方になると機械学習の実際のプログラミングができるようになってきます。

これ1冊をやればデータサイエンティストとしての実力が身に付くと断言出来る1冊です。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
hachi
5つ星のうち4.0 ひとまず読破？
2024年3月17日に日本でレビュー済み
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初学者には難しい。一通り写経しながら進めたが、それで実装などできるようにはならない。一連の流れみたいなものは掴めたかなと感じているがどうか。丸々写経して実行してもエラーが出る箇所もあるし、都度調べて修正したりする箇所もある。この本に書かれていることができればDSに入門できたくらいの位置らしいので軽い気持ちで取り組んでもどこかで気持ちが折れるとも思う。でも、練習問題が少しでも解けると嬉し楽しい。また辞書のように見返すことになるだろう。参考文献も沢山載っているので、助かると思う反面その量に面食らって失笑する。時間を作るか時間を忘れるか。でもこれで次に進める。読破したとはとても言えないけれど。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Kenhou
5つ星のうち3.0 正誤表が欲しい
2019年7月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
冒頭で、沢山の人々が関わって出来上がった教材であり、大学の講義にも使っていると述べられているが、内容は薄味で、第4刷にもかかわらず誤植が結構残っているのが残念である。有効数字の桁数を含め隅々まで正確さが大切な分野だと思うのだが。老婆心ながら、以下、少しでも初学者諸君の参考になれば。
p.42
行範囲：列範囲→行範囲、列範囲
開始インデックス、終了インデックス→開始インデックス：終了インデックス
カンマで区切って指定します→コロンで区切って指定します
p.47
2つめの引数には〜0をセットします→2つめの引数には解と予想される近傍の値をセットします
解が2つ以上あるとき、この２つめの引数に引っ張られた解１つのみが表示される。
p.49
from pandas import Series, DataFrame はp.34ですんでいる（再度実行しても不具合はないが必要なものはChapterの最初でimportするのか、必要になる都度importするのか、統一したほうが初心者が混乱しないと思われる）
p.56
attri_data1と全く同じデータなので、attri_data2に新たに代入して進行していく意義が不明。
p.66
2.では予め import math が必要。
p.81
8.003095・・・→　p.69の%precision 3が影響する（pandasには影響しない）ので 8.003と出力される。
p.91
-1.65280・・・→　-1.653 (同じ理由）他にもあるが、全部は記さず。（%precisionとして有効桁数を3からdefaultに戻しておかないと、例えばp.121のp値は0.000と出てしまうので注意）
p.99
calc_steps =1,000 → calc_steps =1000
これは面白いミスで、”,” が入ると calc_steps は1と0のタプルになってしまう。
p.102
練習問題4-2の解答（p.328) 1/1110→11/1110
練習問題4-2 （誤診）→（偽陽性）が正しい用語であろう。
p.106
ポワソン分布のところ「あの区間で事象が・・・」→「ある区間で事象が・・・」
p.108
練習問題4-6　ページ上部のプログラム例で#カーネル密度関数と書いてある部分を参考にすればよいのだが、解答は少々違うやり方で、グラフも２個に分けていて謎。他にも、本文の担当者と練習問題解答担当者の意思疎通がないのでは？と思わせる例が散見する。
p.113
numaber_cnt = np.arange(1, N+1)*1.0　→不要な行
p.144
#2重積分　のところでは%precisionとして有効数字をdefaultに戻して実行すれば出力と同じ結果に。ついでにp.143もその状態で再実行すると、πの値が3.1415926535897936となり、末位まで正確であることがわかる。
p.156
練習問題6-1の解答（p.341,342)で hier_data_frame1→hier_df1（3箇所）
なお、p.182で進行を中断した。
312人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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秀さん
5つ星のうち5.0 息子の教材
2021年8月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
息子の要望により購入しました。大学の授業で使用するとの事
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Aaaaax
5つ星のうち5.0 人工知能の地図としての金字塔
2019年7月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
販売されてから速攻で書いました。
3ヶ月とくらいでgoogle cloudを構築して、機械学習の重回帰分析を動かす所まで来ました。
下に商用データを実際に動かすまでにかかった時間を記しておきます。

この本の内容に関しては、プログラムの基礎から、数学、機械学習、深層学習までの内容なので、
良く言えば体系的に記述されてる。悪く言うと全部中途半端となります。

この本を購入する様な人は、知的好奇心が膨大にあるでしょうから、
この本一冊では満足できない人だと思います。
ただ、人工知能を学ぶ上での地図としては大いに役立つ筈です。
より詳しく知りたい内容に関してはこの地図を頼りにしていく事になると思います。
金字塔の様な地図の様な書物。

実際にクラウドサーバーで商用データの重回帰分析を動かすまでにかかった時間を書いておきます。
プログラム歴はphp,Java,cなど15年くらいです。(今回使用したpythonは完全に初見です)

高校までの数学 1月(youtubeで勉強)
GCPくらいサーバー構築 1月(検索しまくりながらなんとか構築)
プログラミングpython ３日くらい(作ったいたら大体出来るようになりました)

全くの素人でもやる気があれば出来ると思います。
プログラミングの全くの初心者はプログラミングで数ヶ月くらい見た方が良いかもしれません。
実際はこの本を頼りに9割以上は検索しまくって構築して行ったので、
何をどう検索すれば目的に辿りつけるのか？みたいな論理的思考、理解力が凄く求められました。

学生でも社会人でも日頃のタスクが自分には簡単過ぎる。物足りない。
もっと限界まで自分の能力を試してみたいと思ってる方には、
機械学習、深層学習などの人工知能は丁度良いテーマだと思います。

この世界には、綺麗事は無しで、出来るか出来ないかの知的弱肉強食の大きな世界が広がっており、
そこには世界中から歴戦を勝ち抜いてきた百戦錬磨の猛者達がしのぎを削ってます。

この本は、そんな世界の最初の扉を開く事が出来るかもしれません。
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Aaaaax
5つ星のうち5.0 人工知能の地図としての金字塔
2019年7月29日に日本でレビュー済み
販売されてから速攻で書いました。
3ヶ月とくらいでgoogle cloudを構築して、機械学習の重回帰分析を動かす所まで来ました。
下に商用データを実際に動かすまでにかかった時間を記しておきます。

この本の内容に関しては、プログラムの基礎から、数学、機械学習、深層学習までの内容なので、
良く言えば体系的に記述されてる。悪く言うと全部中途半端となります。

この本を購入する様な人は、知的好奇心が膨大にあるでしょうから、
この本一冊では満足できない人だと思います。
ただ、人工知能を学ぶ上での地図としては大いに役立つ筈です。
より詳しく知りたい内容に関してはこの地図を頼りにしていく事になると思います。
金字塔の様な地図の様な書物。

実際にクラウドサーバーで商用データの重回帰分析を動かすまでにかかった時間を書いておきます。
プログラム歴はphp,Java,cなど15年くらいです。(今回使用したpythonは完全に初見です)

高校までの数学 1月(youtubeで勉強)
GCPくらいサーバー構築 1月(検索しまくりながらなんとか構築)
プログラミングpython ３日くらい(作ったいたら大体出来るようになりました)

全くの素人でもやる気があれば出来ると思います。
プログラミングの全くの初心者はプログラミングで数ヶ月くらい見た方が良いかもしれません。
実際はこの本を頼りに9割以上は検索しまくって構築して行ったので、
何をどう検索すれば目的に辿りつけるのか？みたいな論理的思考、理解力が凄く求められました。

学生でも社会人でも日頃のタスクが自分には簡単過ぎる。物足りない。
もっと限界まで自分の能力を試してみたいと思ってる方には、
機械学習、深層学習などの人工知能は丁度良いテーマだと思います。

この世界には、綺麗事は無しで、出来るか出来ないかの知的弱肉強食の大きな世界が広がっており、
そこには世界中から歴戦を勝ち抜いてきた百戦錬磨の猛者達がしのぎを削ってます。

この本は、そんな世界の最初の扉を開く事が出来るかもしれません。
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Amazon カスタマー
5つ星のうち4.0 データサイエンス入門に良い
2021年9月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
pythonをある程度知っている人向けだと思うが、あまり知らなくてもなんとかなると思います。練習問題が豊富で、知識を定着させることができます。
気になった点は、機械学習のセクションは、説明が省略されているところがあるので、他の媒体で知識を補強する必要があると思います。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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sein
5つ星のうち3.0 環境依存にご注意
2021年10月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この参考書は開発環境依存の構文などが多々出てきます。しかし、その環境はあまり使いやすくはなく、他環境例えばVSCodeなどで書くことをお勧めします。しかし、この参考書では環境依存の構文が出てくるため実行できないことが多々あります。しかしその説明については一切書かれていないため気を付けましょう。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Otomo Shigenobu
5つ星のうち5.0 良設計
2020年6月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
同種の他の書籍と比べて見やすくわかりやすく、手を動かしながら理解できる設計が優れておる。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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