データサイエンスの作法-データを活かし切るための科学のツボ-
インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛け近代科学社は、2020年12月24日に、慶應義塾大学名誉教授・柴田里程氏著書による、20年以上に渡り「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた慶應義塾大学名誉教授・柴田里程氏が贈る、データの時代に迷わないための必読書「データサイエンスの作法-データを活かし切るための科学のツボ-」を発売した。
柴田里程Profile
慶應義塾大学 名誉教授
(株)データサイエンスコンソーシアム 代表取締役
1973年 東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了
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
主要著書
『データ分析とデータサイエンス』(近代科学社、2015)
『時系列解析』(共立出版、2017)
●目次
第1章 資料,情報,データ
1.1 データの利用と活用
1.2 データ倫理
1.3 データ形式
1.4 データベクトル
1.5 データテーブル
1.6 本章で示した作法
第2章 データの視覚表示
2.1 視覚表示
2.2 豊かな視覚表示
2.3 経軸の並べ替え
2.4 プレゼンテーション
2.5 本章で示した作法
第3章 フィルタリング
3.1 変量のフィルタリング
3.2 機能による変量の分類
3.3 変量のフィルタリングと記録のフィルタリング
3.4 視点と視野
3.5 本章で示した作法
第4章 型
4.1 数値
4.2 非数値
4.3 型の視覚表現
4.4 型変更
4.5 型変更の及ぼす効果
4.6 本章で示した作法
第5章 データの読込み
5.1 大学ランキングデータ
5.2 宿泊旅行統計調査
5.3 患者調査
5.4 LIBORデータ
5.5 本章で示した作法
第6章 射影
6.1 民力データ
6.2 宿泊旅行統計調査
6.3 本章で示した作法
第7章 変容
7.1 正規化
7.2 論理型の正規化
7.3 結合と分解
7.4 本章で示した作法
第8章 Rとその利用
8.1 R
8.2 Rのインタフェース
8.3 TADとR
8.4 Rの役割
8.5 本章で示した作法
「データサイエンスの作法-データを活かし切るための科学のツボ-」内容紹介
「データサイエンス」の社会的需要が高まる中、データサイエンティストにはデータを的確に把握する能力が求められている。
その初歩としてまず、データ全体をさまざまな角度から丹念に調べ理解する技術を身につける必要がある。
「データサイエンスの作法-データを活かし切るための科学のツボ-」ではデータの形式や属性、型などのデータサイエンティストが知っておくべき要点が解説されている。
またデータを扱う基本についても、著者が開発した視覚表示ソフトウェア「TRAD」(無償)を通して自然に身に着くよう構成されている。
20年以上に渡り「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた慶應義塾大学名誉教授・柴田里程氏が贈る、データの時代に迷わないための必読書となる。
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