データサイエンス設計マニュアル

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  • 2020年01月 発行
  • 428ページ
  • ISBN978-4-87311-891-8
  • 原書: The Data Science Design Manual
  • フォーマット 本 PDF

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本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。

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1章データサイエンスとは
    1.1 計算機科学、データサイエンス、リアルサイエンス
    1.2 データについての興味深い問い
    1.3 データの性質
    1.4 分類と回帰
    1.5 データサイエンスの動画:QuantShop
    1.6 「私の体験談から」について
    1.7 私の体験談から:答えるためには正しい問いが必要だ
    1.8 さらなる探求のために
    1.9 演習問題

2章 数学の基礎知識の準備
    2.1 確率
    2.2 記述統計量
    2.3 相関分析
    2.4 対数
    2.5 私の体験談から:デザイナー遺伝子の適合
    2.6 さらなる探求のために
    2.7 演習問題

3章 データマンジング
    3.1 データサイエンスで使われるプログラミング言語
    3.2 データの収集
    3.3 データのクリーニング
    3.4 私の体験談から:市場を読み切れ
    3.5 クラウドソーシング
    3.6 さらなる探求のために
    3.7 演習問題

4章 スコアとランキング
    4.1 BMI(ボディマス指数)
    4.2 スコアリング関数の開発
    4.3 Zスコアと正規化
    4.4 ランキングの高度な技法
    4.5 私の体験談から:Clydeの逆襲
    4.6 アローの不可能性定理
    4.7 私の体験談から:誰が偉大か
    4.8 さらなる探求のために
    4.9 演習問題

5章 統計分析
    5.1 統計的分布
    5.2 分布からのサンプリング
    5.3 統計的有意性
    5.4 私の体験談から:若さの泉の発見?
    5.5 パーミュテーションテストと p値
    5.6 ベイズ推定
    5.7 さらなる探求のために
    5.8 演習問題

6章 データの可視化
    6.1 探索的データ分析
    6.2 可視化の審美眼の育成
    6.3 グラフの種類
    6.4 偉大なるビジュアライゼーション
    6.5 グラフの解釈
    6.6 インタラクティブな可視化
    6.7 私の体験談から:世界を描く TextMap
    6.8 さらなる探求のために
    6.9 演習問題

7章 数理モデル
    7.1 モデリングの哲学
    7.2 モデルの用語
    7.3 ベースラインモデル
    7.4 モデルの評価
    7.5 評価システム
    7.6 私の体験談から:100 %の正確度
    7.7 シミュレーションモデル
    7.8 私の体験談から:賭け方の計算
    7.9 さらなる探求のために
    7.10 演習問題

8章 線形代数
    8.1 線形代数の威力
    8.2 行列演算の可視化
    8.3 行列の分解
    8.4 固有値と固有ベクトル
    8.5 固有値分解
    8.6 私の体験談から:ヒューマンファクター
    8.7 さらなる探求のために
    8.8 演習問題

9章 線形回帰とロジスティック回帰
    9.1 線形回帰
    9.2 より良い回帰モデル
    9.3 私の体験談から:タクシー 配達 (デリバー)
    9.4 パラメータフィッティング問題としての回帰
    9.5 正則化によるモデルの単純化
    9.6 分類とロジスティック回帰
    9.7 ロジスティック分類の問題
    9.8 さらなる探求のために
    9.9 演習問題

10章 ネットワーク分析と距離
    10.1 距離の測定
    10.2 最近傍分類
    10.3 グラフ、ネットワーク、距離
    10.4 PageRank
    10.5 クラスタリング
    10.6 私の体験談から:クラスタ爆弾
    10.7 さらなる探求のために
    10.8 演習問題

11章 機械学習
    11.1 ナイーブベイズ(単純ベイズ)
    11.2 決定木分類器
    11.3 ブースティングとアンサンブル学習
    11.4 サポートベクターマシン
    11.5 学習の度合い
    11.6 ディープラーニング
    11.7 私の体験談から:名前のゲーム
    11.8 さらなる探求のために
    11.9 演習問題

12章 ビッグデータ:スケールを追求
    12.1 ビッグデータとは
    12.2 私の体験談から:インフラの重要性
    12.3 ビッグデータを扱うアルゴリズム
    12.4 フィルタリングとサンプリング
    12.5 並列化
    12.6 MapReduce
    12.7 社会的倫理的な問題
    12.8 さらなる探求のために
    12.9 演習問題

13章 最後に一言
    13.1 仕事を手に入れよう!
    13.2 大学院に進学する
    13.3 コンサルティングサービス

参考文献
索引

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