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~
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This book is like a map and compass for becoming a data scientist.
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~
Articolo #: 88178185

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Cosa salta all'occhio

Hands-On Learning
Engage in practical exercises that reinforce data analysis concepts, ensuring a deep understanding of Python applications for real-world data challenges.
Expert Instructors
Learn from experienced professionals at the University of Tokyo, offering insights and mentorship that enhance the educational experience and boost career readiness.
Comprehensive Curriculum
Cover a wide range of data science topics, providing learners with the essential knowledge and skills needed to excel in a competitive job market.

Dettagli del prodotto

Shop 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~ online at a best price in Albania. 4839965250
  • 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)
Publisher マイナビ出版
Publication date March 14, 2019
Language Japanese
Print length 448 pages
ISBN-10 4839965250
ISBN-13 978-4839965259
Item Weight 600 g
Dimensions 7.24 x 0.98 x 9.21 inches (18.4 x 2.5 x 23.4 cm)

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Aspiring Data Scientists

    This course is perfect for individuals aiming to kickstart a career in data science and gain practical skills.

  • Python Enthusiasts

    Ideal for users who are interested in enhancing their Python skills specifically for data analysis purposes.

  • Hands-On Learners

    Suitable for those who prefer hands-on learning experiences rather than theoretical approaches to data analysis.

Not Suitable For
  • Advanced Practitioners

    Not ideal for experts already well-versed in data science, as it may lack advanced content.

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塚本邦尊 , 山田典一 , 大澤文孝 General & Reference Editorial Review

  • ubuy Albania

The editorial review presents a nuanced perspective on the educational value of the book titled "Pythonで手を動かしながら学ぶデータサイエンス". The content is structured to guide readers through the foundational elements of programming, mathematics, machine learning, and deep learning, making it particularly beneficial for beginners. However, while it is comprehensive, some readers feel that the coverage of certain critical machine learning techniques such as Random Forest and Gradient Boosting is lacking, leaving them with a sense of incompleteness, especially those aiming to become proficient machine learning engineers. Readers have reported successfully leveraging the book to set up Google Cloud for execution of linear regression tasks and navigating through the complexities of data science. Even those who Consider themselves complete novices have found it manageable, as long as they possess the drive to delve into additional learning via online resources. The structure of the book encourages logical thinking and problem-solving, which many readers found stimulating. Despite some criticisms regarding the depth of information and the clarity of certain programming implementations, many asserted that the groundwork laid by this book is invaluable for embarking on a professional journey in data science. The textbook is regarded as a great introductory resource while needing supplementary materials for more advanced learning. **

Recensioni e valutazioni dei clienti

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285 valutazioni dei clienti
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    50%
  • 4 stella
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  • 3 stella
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Vantaggi

  • Comprehensive coverage of foundational topics in data science.
  • Structured guidance for beginners, making complex topics more approachable.
  • Encourages logical thinking and problem-solving abilities.
  • Initial practical programming exposure through real tasks.

Contro

  • Lacks detailed explanations on critical techniques like Random Forest and Gradient Boosting.

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Informazioni importanti

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Caratteristiche e benefici

  • Learn data analysis hands-on with Python through a structured approach.
  • Based on a popular University of Tokyo course with over 1,800 applications.
  • Focuses on essential skills in Python, statistics, and machine learning.
  • Includes practical exercises for real-world data analysis.
  • Targeted at university students and working adults with programming experience.
  • Aims to take readers from introductory to intermediate levels of data science.

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