コンピュータ・IT

木脇太一

久野遼平

【本書の内容】
次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか？

データサイエンスとは？という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。

気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。

【本書の目次】
第１部　データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは？
第２部　データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み／(3)プログラミングの基礎（１）／(4)プログラミングの基礎（２）／(5)アルゴリズム（１）／(6)アルゴリズム（２）／(7)データベース／(8)最適化の方法
第３部　統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本／(10)過学習とモデル選択／(11)回帰問題と住宅価格／(12)アンサンブル学習と住宅価格／(13)分類問題／(14)教師なし学習
第４部　コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル／(16)ネットワーク分析
第５部　ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎／(18)ディープラーニング／(19)ディープラーニングによる系列データ分析／(20)ディープラーニングによる画像分析

Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation

Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation