「統計・分析」の検索結果

ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を 世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説! 本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。 第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。 データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。 内容(抜粋) 【第一部】 ・データサイエンスが作り出すビジネス革新 ・分析で必須となる一般的な統計知識 ・課題の定義、仮説立案 ・データ収集・加工 ・システム処理基盤 【第二部】 ・機械学習とは ・アソシエーション分析 ・クラスタ分析 ・決定木分析 ・経路探索、R言語と地図データによる実行 ・協調フィルタリング ・H2Oでディープラーニング こんな方にお勧め ・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン ・データを収集 ・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方 ・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方 ・データ分析を普及したい教育担当の方 ・データ分析の基礎を習得したい学生の方

【概要】人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STATDASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年にメーカー創業。創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。CertifiedKubernetesApplicationDeveloper(CKAD)。AWSSummitTokyo2018登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。