データサイエンスお薦め書籍

要約

スマートフォン用の表示で見る。スターをつけました。引用するにはまずログインしてください。読者です。元祖銀座で働くデータサイエンティストです / 道玄坂→銀座→東京→六本木。データサイエンティスト。統計学。機械学習。photo via visual hunt。最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。*1。初級者向け5冊。続編としてスクラッチから組んでいく本が出るという噂もありますが、それはおいおい。手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: メディア: 単行本ソフトカバーこの商品を含むブログ 6件 を見るはい、手前味噌ですが昨年出版した拙著でございます笑。ただの宣伝でごめんなさい。基礎と検定論をメインに扱った赤本線形モデルや一般化線形モデルglmを扱った青本、そして系列相関や不均一分散といった特徴を持つ社会科学データに対するアプローチを扱った緑本、とテーマが綺麗に分かれているので、可能であれば3冊とも揃えておくと良いと思います。実際に階層ベイズを用いてどのような問題に臨むべきかについてなど、細かい事例が詰まった良書です。なお先生のラボでも輪読で用いられたそうです。単に数式を追うだけでなく、その結果としての実装についてもイメージをつかみやすいです。現在主流のdnn、cnn、rnnなど一通りのdeep learningの基礎がコンパクトにまとめられています。ただし実践例については学術書につきあまり詳しくないので、例えばrでの実践例についてはこのブログの関連記事一覧時系列分析 カテゴリーの記事一覧 – 六本木で働くデータサイエンティストのブログなどお読み下されば良いかなと笑。twitterなどで大きな声で騒げばきっと誰かがマサカリを投げつけがてら教えてくれることでしょう。先生本トピックモデルによる統計的潜在意味解析 自然言語処理シリーズを積ん読にしたっきりなもので、その辺はご容赦を。価格を抑えるために紙版だと印刷が粗いのが珠に疵かと汗。岩波データサイエンス:そして僕も刊行委員会に名前を連ねるこのシリーズ。まだ刊行が始まったばかりですが、ひとまず第1期全6巻の刊行は決まっておりますので、ぜひぜひ皆さんお読み下さい。最後に:スキル要件やら定義やらといった話題について。そうそう、何とか協会がデータサイエンティストのスキル定義みたいなものを出してましたが*7、2年以上前の記事で僕は以下のように指摘しています。もう少し大まかな人材像を提示するに留めて、そこに至る道筋の多様性を認める方がよほど有用ではないでしょうか。それこそ上に挙げた本を全部読みこなして大体実践できます、ぐらいでちょうど良いはず。もっと読む。コメントを書く。”gradient boosted feature selection” x。id:tjo。takashi j. ozaki, ph.d.。data scientistenglish: ・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。改変した事実は明示されることもあれば明示されないこともあります。現在、講演依頼・書籍執筆依頼・メディア出演依頼等は全てお断りしております。業績一覧:google scholar citations。科研費情報:kaken。ご連絡は出来るだけlinkedinメッセージでお願いいたします。人気エントリー。データ分析。異常検知。旅行記。deeplearning実践シリーズ。bugs/stan。最適化計画。状態空間。テキストマイニング。自己紹介。最新記事。ベイズ構造時系列モデルを推定する{bsts}パッケージを試してみた。人工知能に関する断創録。月別アーカイブ。忍者アナライズ。powered by hatena blog。ブログを報告する。

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データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊&中級者向け12冊(2015年冬版)

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