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江崎貴裕
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分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術 単行本（ソフトカバー） – 2020/12/15

江崎貴裕 (著)
5つ星のうち4.2 349
すべての形式と版を表示
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  1. 本の長さ
    282ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2020/12/15
  5. 寸法
    15 x 1.9 x 21.1 cm
  6. ISBN-10
    4802612907
  7. ISBN-13
    978-4802612906
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出版社より

■本格的なデータ分析や数理モデルの構築の際に必須となる「データを解釈し役立てるための技術」について、分野横断的に網羅しています！

データ解釈学1

シリーズ累計10万部突破！ ソシムのデータサイエンスシリーズ

数理モデル データに基づいた意思決定や問題解決の際に、分析者に必要な知識を網羅的かつ一歩踏み込んで解説しています。 分析モデル入門
データ分析のための 数理モデル入門 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門
カスタマーレビュー
5つ星のうち4.2
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5つ星のうち4.4
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5つ星のうち4.5
198
価格 ￥2,860 ￥2,750 ￥3,300
概要 数理モデル全体が有機的に繋がって見えるような「横糸的な」理解を可能にする、全く新しい入門書が本書です。 「広く浅くの超入門書」ではありません。本格的なデータ分析のための統計学の知識を得るための一冊です。 どんな分析タスクが来ても、最適と思われる分析モデルを選択し結果を出すのが真のプロ。本書はそのための特効薬です。

商品の説明

著者について

江崎 貴裕(えざき たかひろ)
東京大学先端科学技術研究センター特任講師。
2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JST さきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。
数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる。著書に『データ分析のための数理モデル入門-本質をとらえた分析のために』(ソシム)。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2020/12/15)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/12/15
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 282ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802612907
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802612906
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.9 x 21.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.2 349

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データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
5 星
データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
前作の数理モデル本の後に出た注目の新作ということで早速購入しました。今回は、意外にデータ分析の入門書には書かれていない（しかし非常に重要な）基本的なデータの扱い方について非常に平易で分かりやすく説明されています。例えば、データにバイアスがかかっている場合には、分析をいくら頑張っても無意味になりえますが、いつ注意すればいいのか、またどう対策すればいいのかについてもしっかり説明されている入門書はほとんどないのではないでしょうか。前書きにもある通り、色々な分野に散らばっている基礎的な事項を一冊の本にわかりやすくまとめた他にない教科書だと思います。重要なことが分かりやすくコンパクトに網羅されているので、今作と前作でデータ分析の全体像がかなり把握できました。やはり、前作と同じく、個々の内容についてしっかり理解したい場合は他の参考書を読む必要がありますが、先にこの本をガイドとして読んでおけば見通し良く学習できそうです。
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s-jump
5つ星のうち5.0 ものすごく綺麗な品でした
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ykk
5つ星のうち4.0 わかりやすいが、少し物足りない印象
2023年9月15日に日本でレビュー済み
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newt
5つ星のうち5.0 読みやすい
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しゅんき
5つ星のうち3.0 複雑で基礎的な内容
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5つ星のうち5.0 データ分析に必要な基礎教養がしっかり身につく
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前作の数理モデル本の後に出た注目の新作ということで早速購入しました。
今回は、意外にデータ分析の入門書には書かれていない（しかし非常に重要な）基本的なデータの扱い方について非常に平易で分かりやすく説明されています。
例えば、データにバイアスがかかっている場合には、分析をいくら頑張っても無意味になりえますが、いつ注意すればいいのか、またどう対策すればいいのかについてもしっかり説明されている入門書はほとんどないのではないでしょうか。

前書きにもある通り、色々な分野に散らばっている基礎的な事項を一冊の本にわかりやすくまとめた他にない教科書だと思います。

重要なことが分かりやすくコンパクトに網羅されているので、今作と前作でデータ分析の全体像がかなり把握できました。
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5つ星のうち5.0 データ収集からデータ解釈まで基礎的事項を網羅
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