あらすじ・内容紹介
【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
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
