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データサイエンティストの基礎知識挑戦するITエンジニアのために[ジャック・ヘラー]
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データサイエンティストの基礎知識 挑戦するITエンジニアのために
中川慶一郎

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商品基本情報

商品説明

◆データ分析の仕事をR言語で疑似体験◆

本書では主にR言語を用い、データ分析の仕事を疑似体験します。
後半ではOSSの「オンライン機械学習フレームワーク」を実際に使って
簡単なレコメンデーションシステムを開発するほか、
Twitter上の拡散ネットワークの可視化等を試みます。
いずれも、第一線の現役データサイエンティスト集団が手引きします。
第1章 分析とは
1-1 ビッグデータ時代の到来
1-2 ビッグデータとは何か?
1-3 BIからBAへ
1-4 データサイエンティスト
1-5 本書を読むにあたって

■第2章 データ分析に必要なスキル
2-1 分析プロジェクトの進め方
2-2 IT領域の技術
2-3 分析領域の技術
2-4 ビジネス領域の知識

■第3章 ケーススタディ 分析編
3-1 四つの分析型
3-2 集計分析型で原因をあぶり出す
3-3 集計分析型のケーススタディ
3-4 発見型で隠れた法則を見つけ出す
3-5 発見型のケーススタディ

■第4章 ケーススタディ 予測編
4-1 What-If型で新しい業務をデザインする
4-2 What-If型のケーススタディ
4-3 プロアクティブ型で先手を打つ
4-4 プロアクティブ型のケーススタディ
4-5 実装上のいくつかの留意点

■第5章 新しい基盤技術〜OML〜
5-1 ビッグデータ処理技術の二つの方向
5-2 オンライン機械学習ライブラリ「Jubatus」
5-3 Jubatus環境の構築
5-4 RSS feedのオススメ記事分類

■第6章 新しいデータ〜SNS〜
6-1 SNSデータへの期待と注意点
6-2 Twitterデータの分析
6-3 拡散ネットワークの分析

■付録 Rのインストールと操作の基本
A-1 R言語のインストール手順
A-2 R言語の基本的な使い方
A-3 その他のツールのインストール手順

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
本書では主にR言語を用い、データ分析の仕事を疑似体験します。後半ではOSSの「オンライン機械学習フレームワーク」を実際に使って簡単なレコメンデーションシステムを開発するほか、Twitter上の拡散ネットワークの可視化等を試みます。いずれも、第一線の現役データサイエンティスト集団が手引きします。

【目次】(「BOOK」データベースより)
第1章 分析とは/第2章 データ分析に必要なスキル/第3章 ケーススタディ 要因分析編/第4章 ケーススタディ 予測編/第5章 新しい基盤技術ーOML/第6章 新しいデーターSNS/付録 Rのインストールと操作の基本

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
中川慶一郎(ナカガワケイイチロウ)
NTTデータ数理システム・取締役、博士(工学)。日本OR学会、日本経営工学会などマーケティング・エンジニアリングを中心とした学術研究からビジネス分野のデータ分析、データマイニングについてコンサルティングまで幅広く活動。H11年度より日本OR学会マーケティング・データ解析研究部会などBI、マーケティング・エンジニアリング、データマイニングに関連する5学会研究部会と連携してデータ解析コンペティションを主催

小林佑輔(コバヤシユウスケ)
NTTデータ・技術開発本部主任。NTTデータ入社以来、公共・法人・金融と、分野によらず様々な顧客の分析コンサルティングに従事。分析手法についても、「見える化」から高度分析、システム化に向けた構想整理まで幅広く実践。近年は事業での経験を活かした技術開発に注力。SNSを活用した分析や新規領域への分析導入など、データ分析の新たな可能性の開拓に取り組んでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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