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データサイエンティスト養成読本 R活用編 【ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載! 】 (Software Design plus) 大型本 – 2014/12/12

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注目の職種として脚光を浴びたデータサイエンティストですが、実際には多くの企業や組織で人材が不足しており、これにはいくつかの原因が考えられます。生まれて間もない職種のため、ビジネスデータ分析に関する知見が溜まっていないことや絶対的な人数が少なく育成される環境が整っていないことなどが挙げられます。本書は、データサイエンティストを目指す方に向けて、データ分析ソフトウェアとして一定の地位を得たRの活用方法を解説していきます。集計処理、時系列分析、インフラの知識など現役のデータサイエンティストにも有用な情報が満載です!
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  1. 本の長さ
    164ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2014/12/12
  5. ISBN-10
    4774170577
  6. ISBN-13
    978-4774170572
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2014/12/12)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2014/12/12
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 164ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4774170577
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4774170572
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.9 23

著者について

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里 洋平

里 洋平

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R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者。ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。

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Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 ありがとうございます。
2017年8月27日に日本でレビュー済み
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息子向けに、もう1冊かいます。ありがたい1冊です。ありがとうございます。
役に立った
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カナリア
5つ星のうち3.0 今一歩...
2016年10月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
各トピックはとってもキャッチーで素晴らしいと感じました。
一方で、各章が短いため舌足らずな印象も受けます。これを見出し代わりにして、
他の本に勉強を求め深めていくと近道になるように思いました。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon Customer
5つ星のうち4.0 これからデータ分析をやりたい人におすすめ
2015年12月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「データサイエンティスト」に求められる知識や技術が幅広く紹介されています。
データ分析をやりたいけど、どこから手をつけて良いか分からないという人におすすめです。

本書の特性上、それぞれのトピックについて、あまり深く掘り下げられていませんが、参考文献が豊富に紹介されていますので、それが次のステップへの手助けになるでしょう。

Rに代わる新しい言語「Julia（ジュリア）」についても取り上げられている点は良かったと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Aki
5つ星のうち5.0 主にRでの実務応用面を概観するには適しています。
2015年6月7日に日本でレビュー済み
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技術評論社のこの手の本は「概観する為の情報源」でありそういう意味では季節性というか広義の一過性（悪く言えば流行物）の情報と解釈しています。でもそこが技術評論社の得意領域でもあり「自称暴言元編集長芸人」が跋扈する足が地面から離れてしまった日系をネガキャンする日経コンピュータ左派とは大きく異なる所です。この手の集積本はライタの方の趣向・方向性によって別れるのですが本書はRを使って実務処理を始めたばかりの当方にとっては参考になるところ大で著者の本（技評ではありませんが）も購入させて頂きました。総じて読みやすいので該当分野に興味があってそれへの取っ掛かり・概観把握の為の入り口として肯定的な評価と致しました。今後も読みやすい薄すぎず厚からずな「足が地に付いた」雑誌世界を歩み続けて頂けると幸いです。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち1.0 中のコードが動かない場合が多いです。
2020年4月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習初心者のため購入しましたが、一言一句マネしても、Rのコードのエラーが止まりません。あまり初心者向きではないと思います。
役に立った
 レポート
るかに
5つ星のうち5.0 地に足がついていて、Rの知識をきちんと現場に持ち帰れる
2015年6月23日に日本でレビュー済み
データサイエンティストというか、分析のわかる技術者を養成するためのムック。
他の「データサイエンティスト」と銘打ったムックと比べ技術者向けの内容で、手を動かせばきちんと現場に持ち帰れる知識が得られます。
また、興味ある分野をさらに深掘りできるよう、各章末には参考文献も揃っています。

今回は統計計算とグラフィックスのためのフリーなソフトウェアプログラミング言語および環境である「R活用編」です。
前のムックでも半分近くをRの内容で占めていたのですが、今回はもう少し深掘りした内容となっています。

２章は、統計学やその周辺領域についての概説です。
知らない人にとっては、RStudioによる記述統計学・推測統計学の解説は分かりやすいのではないでしょうか。
データマイニング・機械学習の解説も何気に本格的で興味深かったです。

３章では、Rによる日々の集計処理に役立ちそうな話題が紹介されています。
特に、ちょっとした集計処理を「Rを使うまでもないかな」とExcelのピポットテーブルで行っていた私には
3-2のreshape2/tidyrパッケージの記事は目から鱗が落ちました。

４章の時系列分析と５章は今ひとつでした。
時系列分析は購入動機になるくらい期待していたのですが、紙面の都合もあり内容は不満足でした。
こちらは参考文献の Rによる時系列分析入門 や、 現場ですぐ使える時系列データ分析 を当たった方がよいでしょう。
また、Macユーザの私には.NET Frameworkとの連携は使いどころがなさそうでイマイチな記事でした。
多言語との連携というか、グルーコードを介した利用というだけならRubyやPythonなどのスクリプト言語の方が適しています。
「何で.NET Frameworkなの？」というのがよく分からず、執筆者の趣味以外の理由が見えませんでした。

その後、処理が遅いRの性能をなんとか引き出すためのインフラの話（６章）、Rより高性能な新言語Julia（７章）と続きます。
Juliaの日本語の情報は少ないので、７章は興味深く読ませていただきました。

Rにきちんと入門したいというのであれば Rによるやさしい統計学 など、もっと適切な入門書はあるでしょう。
しかし、本書は広く浅く現場で使えそうなところを押さえて、ターミナルで実践できる本です。
上記理由より、本書はR入門者・R実践者のどちらにもお薦めです。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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ちゃい
5つ星のうち4.0 現場で役立つ！
2015年4月9日に日本でレビュー済み
本書の内容をまとめると第2章、第4章はデータ分析（統計学入門、データマイニング入門、機械学習入門、時系列分析の基礎）、それ以外の章では、第1章はデータサイエンティストとしてのキャリア形成、第3章は集計処理とデータ整形、第5章は他言語との連携、第6章はRの限界とその克服、第7章は新言語Juliaについて述べてある。
私自身、データサイエンスの最先端にいるわけではない。また、どちらかといえば統計理論に詳しく、ITエンジニアではないことから、第1章、第2章以外の章は、目新しい項目について述べられているように思える。
R初心者以外にはRのコードもそれほど複雑なわけではない。
本当にRでデータ分析を行う際に、その足まわりをどうするかについて書かれている実践的な本だと思う。

各章の概要は以下の通り。
第1章
　　ビジネスにおける分析スキルの蓄積の難しさ、高度な分析手法を使ったからといってビジネス的な価値があるわけではないこと、ログデータのビジネス　　　での活用に必要なスキル、それから導かれるキャリアタイプ、R、Rstudioの導入の仕方、Rのデータ分析での限界について述べられている。
第2章
　　データサイエンティストに必要な統計知識として、統計学入門では記述統計学入門、推測統計学入門とに分け、検定の代表としてt検定を実装している。
　　データマイニング入門では、クラスタリングのうち非階層的手法の代表としてk-meansを、パターンを見つける方法としてアソシエーション分析、決定木を　　それぞれ実装している。
　　機械学習入門では、クラス分類としてサポートベクターマシン、ランダムフォレスト（分類）、数値予測として線形回帰モデル、ランダムフォレスト（回帰）を　　それぞれ1つのcaretパッケージで実装している。
第3章
　　Rでのパッケージによる高速集計、Excel上のピポットテーブルのようなデータ整形、pipe処理について述べられている。
第4章
　　時系列データの性質、パッケージによるそのデータ整形、特徴把握、可視化、暦の影響を織り込んだ予測について述べられている。
第5章
　　R以外の汎用的な環境である、.NET FrameworkとRとの間でデータをやり取りするR.NETについて述べられている。
第6章
　　マシンに搭載しているメモリ以上のデータを扱えるパッケージ、次に、大規模データを対象として分析行う場合Rでは処理が遅れることから独立した処理　　を並列化する、あるいは処理そのものを高速化するという2つのアプローチについて、それぞれのパッケージの利用の仕方について述べられている。
　　さらなる高速データ処理のためにcpu、メモリ両方の観点からRevolution R Enterpriseという商用Rについて述べられている。
第7章
　　新言語Juliaの目的は技術計算にあり、その計算速度、現状と未来について述べられている。
13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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