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データ分析とデータサイエンス

近代科学社

3,500円 1,750円+税 《特価》

2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。

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内容紹介

本物のデータサイエンティストになるための、データサイエンスの元祖による待望の書 ── バイブル登場!!「ビッグデータ」「統計」「データサイエンス」などが大きく取りざたされ、2012年度から高等学校の一年次必修科目でも単元「データ分析」が導入された。2部構成をとる本書の第I部では、高校の「データ分析」の内容と連携し、データ分析の際に最低限心得ておくべき事柄をわかりやすくまとめている。第II部は、第I部の知識を基に、データサイエンスの入門と、さまざまな分野での事例を通したデータサイエンスの実践を詳説している。また,本文をより深く理解できるよう、随所に「演習問題」「傍注」などを多数配置した。

書誌情報

  • 著者: 柴田 里程
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2015-12-22)
  • 最終更新日: 2016-05-17
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 274ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

データ分布, 箱ひげ図, 2変量データ, データサイエンス, 確率モデルに興味のある方

著者について

柴田 里程

慶應義塾大学 名誉教授,早稲田大学 客員教授.(株)データサイエンスコンソーシアム 代表取締役.
URL: datascience.jp, ltd.datascience.jp
1973 年 東京工業大学大学院理工学研究科修士課程終了
1974 年 東京工業大学理学部数学科助手
1981 年 理学博士(東京工業大学)取得
1984 年 慶應義塾大学理工学部助教授
1997 年~2014 年同教授
2013 年 (株)データサイエンスコンソーシアム設立
2006 年 日本統計学会賞受賞
赤池弘次先生との出会いにより始めた最初の研究が,統計モデル選択基準AIC の理論的裏付けである.幸いにして,ランダムウォーク理論を利用できることに気づき,AIC の挙動を明らかにすることができた.
1984 年に渋谷政昭先生のお誘いにより慶應義塾大学に転職.その後,時系列解析の専門家であるカリフォルニア大学バークレー校のDavid Brillinger 教授から,米国のベル研究所で,これまでとまったく違った発想でデータ解析専用のソフトウェアを開発しているとの話を聞き,データ解析ソフトウェアS の開発チームに加わった.その普及を助けるため,S に関する数々の訳書,著書を執筆するとともに,慶應義塾大学で実践的なデータ解析の教育にあたってきた.また,S の商業版であるS-PLUS の日本への導入もおこなった.
しかし,このような先進的なソフトウェアの必要性は,なかなか認識されない状況が長らく続いた.このような状況を変えるにはどうしてもパラダイムの移行が必要と考え提案し始めたのが「データサイエンス」である.1996 年ごろから,さまざまな学会活動や論文の執筆,「データサイエンス」シリーズ(共立出版)の刊行などを通じて,新しいパラダイムの啓蒙にあたっている.

目次

第I部 データ分析

第1章 データ

第2章 データ分布

第3章 データ分布の代表値

第4章 箱ひげ図

第5章 2変量データ

第II部 データサイエンス

第6章 データサイエンス入門

第7章 個体の雲の探索

第8章 変量間の関係

第9章 変量間の相関

第10章 確率モデル

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