本書有DRM加密保護,需使用HyRead閱讀軟體開啟

「大數據會消失,資料科學不會」
「所有的科學都是資料科學」
―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書―――
 
東京大學資料科學人氣講座全收錄────

★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程,第一手內容完整公開!
★用Python學習基本的程式撰寫,邊做邊學,鍛鍊最強的資料科學技能!
★收錄大量練習題和綜合題演練,打好理論基本功,具體應用於實務現場!
★體驗資料科學的魅力,培養整合跨領域課題的創造力!
 
所謂科學,是從世界上混沌的現象裡找出本質,逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中,運用科學的力量解決各種問題,便可說是資料科學。
資料科學不僅只是數學(統計、機率、機器學習等),更是借用IT等各種力量,不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜合領域。
運用這樣資料科學和人工智慧的力量,減少浪費與沒有效率的事物,進一步創造出新價值,可以讓這個世界更加美好。
 
█ 動手操作實際的資料,大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂!
 
本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項,蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料,成為學習資料科學的地圖與羅盤。
書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧,以及資料的取得、讀取、操作等,含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習(監督式學習、非監督式學習、性能調校),還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。
書中說明如何實際將現場的資料進行加工與分析,如何具體運用於市場行銷或金融等,使用何種手法來撰寫程式比較好,以及組合程式的技巧和流程。除了理論解說,也介紹實務性的使用方法,可立即上手應用。
收錄各種類型的實作練習題和綜合問題,以實際的問題為前提來思考,一邊動手實踐。
 
█ 本書的出版緣由
 
本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎,用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。
這個廣受歡迎的熱門講座首度出版,原因有三:
首先,希望讓更多讀者了解資料科學,培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人才,了解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標,善用資料科學將是致勝的關鍵。
其次,雖然線上資源豐富又方便取得,但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式,可因地制宜反覆演練複習。
第三,以學習效果來說,書本的編排有助於深入思考,成效更佳。
 
█ 本書的目標讀者
 
▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學,以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士
▌藉由本書,可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容,已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識
▌對於目前備受矚目的深度學習,可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能
 
█ 在本書裡學到的東西
 
▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎
▌機率/統計/推論/迴歸的基礎
▌使用Numpy/Scipy進行科學計算
▌使用Pandas進行資料加工處理(遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理)
▌使用Matplotlib進行資料視覺化
▌機器學習(多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校)


作者介紹
 
塚本邦尊Kunitaka Tsukamoto
現職在金融機構研究開發部門,負責從分析環境建構到資料的預處理自動化、分析、演算法開發與實作、交易資金與驗證、定型報告製作等工作。雖然每天在奈秒(10億分之1秒)的世界裡與紐約、倫敦的猛者搏鬥(?),但還不是很了解HFT(高頻交易)是否有助於這個世界,反而希望這項最尖端的技術能在IoT或其他領域提供幫助。
此外,做為個人事業,擔任本課程的講師,以及企業(製造商、系統公司、廣告代理商等)的分析支援與建議等,兼任某電腦相關研究所技術院士。

學生時代主修數學,至今任職的相關業界包括系統公司、廣告代理商、市場行銷、顧問公司等。
一直使用的開發工具為VisualStudio、RStudio、JupyterNotebook等,以及C#、SQL、VBA、R、Python、Shell、SAS等。
近來參與許多關於FPGA的專案,逐步學習硬體面(FPGA、Verilog、Vivado等)與網路面(WireShark等),每天使用AWS等雲端環境。最近有空閒時,也會用Raspberry Pi學習機器人科學,閱讀各類書籍。
 
山田典一Norikazu Yamada
Creative Intelligence股份有限公司代表董事。
在Yahoo! Japan、BrainPad、GREE、外商廣告代理公司等,從事運用資料挖掘、機器學習的進階分析工作。從資訊的價值觀點出發,考察智慧管理的正確意義、智慧流程與機器學習的融合可能性,獲頒日本競爭智慧學會(The Japan Society of Competitive Intelligence)最優秀論文獎(2015年)。
目前從事運用機器學習、決策科學、模擬科學的進階決策支援之技術研究開發、機器學習的導入顧問、資料運用諮詢。
 
大澤文孝Fumitaka Osawa
技術文件寫作人員。程式設計師。
資訊處理技術者(資訊安全專家、網路專家)。
多在雜誌和書籍等撰寫以開發者為目標讀者的文章。主要負責伺服器、網路、Web程式設計、資訊安全的文章。近年來從事Web系統的設計與開發。
主要著作
《ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん》
《ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん》(以上Mynavi出版)
《いちばんやさしい Python入門教室》
《Angular Webアプリ開発 スタートブック》(以上Sotechsha出版)
《AWS Lambda実践ガイド》
《できるキッズ 子どもと学ぶJavaScriptプログラミング入門》(以上Impress出版)
《Amazon Web Services完全ソリューションガイド》
《Amazon Web Services クラウドデザインパターン実装ガイド》(以上日經BP出版)
《UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド》
《prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発》(以上翔泳社出版)
《TWE‐Liteではじめるセンサー電子工作》
《TWE‐Liteではじめるカンタン電子工作》
《Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ》
《Python10行プログラミング》
《「sakura.io」ではじめるIoT電子工作》(以上工學社出版)
《たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門》(學研Plus出版)
 
相關著作:《Python入門教室:8堂基礎課程+程式範例練習,一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》
 
中山浩太郎(監修)Kotaro Nakayama
2000年10月 就任關西綜合情報研究所代表董事社長
2002年4月 就任同志社女子大學兼任講師
2007年3月 取得大阪大學研究所資訊科學研究科博士學位
2007年4月 就任大阪大學研究所資訊科學研究科特任研究員
2008年4月 就任東京大學知識結構化中心(知の構造化センター)特任助理教授
2012年4月 就任東京大學知識結構化中心特任講師
2014年12月 就任東京大學工學系研究科技術經營戰略學專攻特任講師
 
松尾豐(協力)Yutaka Matsuo
1997年 東京大學工學部電子情報工學科畢業
2002年 取得東京大學研究所工學博士學位。同年起就任產業技術綜合研究所研究員
2005年10月 史丹佛大學客座研究員
2007年10月 東京大學研究所工學系研究科綜合研究機構/知識結構化中心/技術經營戰略學專攻副教授
2014年 東京大學研究所工學系研究科技術經營戰略學專攻「全球消費智慧捐贈講座」(グローバル消費インテリジェンス寄附講座)共同代表暨特任副教授
2002年獲頒人工智慧學會論文獎、2007年獲頒情報處理學會長尾真紀念特別獎
2012年~2014年擔任人工智慧學會編輯委員長,現為倫理委員長
專研領域為人工智慧、Web挖掘、大數據分析、深度學習
 
譯者介紹
 
莊永裕
日本東京大學情報理工學博士。現任中央大學資工系助理教授。主要研究領域為程式語言設計、軟體工程,以及高效能運算。ACM、IEEE、IPSJ學會會員。曾任東京大學情報理工學系研究科助理教授,旅居日本多年。譯有數本程式語言與軟體開發相關之日文書籍。日常興趣為旅行、攝影、小說與音樂。


紙本書 NT$ 780
單本電子書
NT$ 546

還沒安裝 HyRead 3 嗎?馬上免費安裝~
QR Code