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データサイエンティストの基礎知識
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社/発売会社 | リックテレコム |
| 発売年月日 | 2014/10/16 |
| JAN | 9784897979533 |

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商品レビュー
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ほとんど既知の内容である。2014年に出版された書籍であるが、古いと感じるところが多く時代の移り変わりの速さを強く感じる。回帰分析や時系列モデル、SVM、決定木など古典的な機械学習モデルが主である。データサイエンティストの基礎知識というだけあって、職業柄や業務プロセス、事例紹介な...
ほとんど既知の内容である。2014年に出版された書籍であるが、古いと感じるところが多く時代の移り変わりの速さを強く感じる。回帰分析や時系列モデル、SVM、決定木など古典的な機械学習モデルが主である。データサイエンティストの基礎知識というだけあって、職業柄や業務プロセス、事例紹介など、ざっくりと一冊にまとめられている。同様の書籍では、アクセンチュアの工藤さんが出しているデータアナリティクス実践講座が近しい。ILSVRCでヒントン教授がディープラーニングを世界に放ったのが2012年のこと。クラウドサービスの拡大やマシンの性能向上、通信周りの技術発展など、様々な要因でもってデータを活用したビジネスが進化している。
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SQLを知ることが=データベースを知っていること、にならない時代になったことがよくわかりました。 十分な業務知識と経験によるカンに、データサイエンスの力が加われば、新しい何かに気がつける機会が増えるだろう、と思いつつ、なにから初めていいかがまだわかりません。 何か手がけられるよう...
SQLを知ることが=データベースを知っていること、にならない時代になったことがよくわかりました。 十分な業務知識と経験によるカンに、データサイエンスの力が加われば、新しい何かに気がつける機会が増えるだろう、と思いつつ、なにから初めていいかがまだわかりません。 何か手がけられるようになるまで、「基礎知識」をもう少し積んでいきたいと感じます。
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