データサイエンスのための統計学入門 第2版 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング

ピーター・ブルース(著者), アンドリュー・ブルース(著者), ピーター・ゲデック(著者), 黒川利明(訳者), 大橋真也(監修)

• 販売会社／発売会社: オライリー・ジャパン/オーム社
• 発売年月日: 2020/11/09
• JAN: 9784873119267

商品レビュー

2022/12/26

後輩くんへのプレゼントに購入。データの性質に合わせた前処理や解析など、やはりオライリーはよく纏まっている。

2022/07/31

原題が"Practical Statistics for Data Scientists"となっているように、平易な統計学の入門書ではないので要注意。一通り統計学を学んだ人が、その知識をデータサイエンスにどう活かすかを学ぶための本だ。レベルとしては中級レベル。
コードはRとPythonで書いてある。コードの説明はほとんどない。
網羅度は高いと思うので、データサイエンスのトピックを幅広く知りたい人には最適。
有意性検定、単回帰、重回帰、ベイズ、分類、木、ランダムフォレスト、ブースティング、主成分分析、k平均法、デンドログラム、モデルベースクラスタリング等が取り上げられている。
RとPythonのコードはAnacondaのJupyterLabでnotebookを実行すると便利。

2022/03/20

読み物としては全然つまらない。ストーリーがないから。オライリーってそういうところあるよね。マニュアルとしてはいいんだろうけど、、系統だった学習はこの本では無理です。