本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

本書は、初学者向けのKaggle入門書で、実際のコンペに参加できるレベルを目指した内容です。サンプルコードの詳細な解説や、優勝経験のある著者によるわかりやすい説明が特徴です。内容はKaggleの基本知識から、Titanicデータセットを用いた実践的な分析、さらには複雑なデータの扱い方やコンペ参加のアドバイスまで幅広くカバーしています。付録にはサンプルコードの詳細解説も含まれています。

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

本書は、データサイエンスの基本概念から実際のビジネス活用事例までを豊富な図やイラストを用いて解説し、初心者でも理解しやすい内容になっています。データサイエンスの重要性が増す中、数学的な専門用語を避けながら、機械学習や先端テクノロジーとの関連も紹介。ビジネスパーソンや学生にとって、データサイエンスを学ぶための入門書として最適です。

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

本書は、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。

本書は、統計解析の基礎手法を幅広く解説した入門書であり、統計解析の全体像を把握することができます。目次には、データ整理、分布と期待値、検定・推定の考え方、分散分析、相関分析、回帰分析などが含まれています。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

本書『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』は、機械学習の理論とPythonによる実践を解説するベストセラーの第3版です。分類、回帰、深層学習、強化学習など幅広いトピックをカバーし、最新のPythonライブラリに対応しています。特に、敵対的生成ネットワークと強化学習の新章を追加し、従来の内容を刷新しました。機械学習の理解を深めるための実用的な一冊です。

本書は、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

本書は、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。

この書籍は、データ分析の基礎から応用までを学べる内容で、データ可視化や統計手法、仮説検定、重回帰分析など、一生使えるスキルを身につけることができます。著者はデータサイエンティストとしての豊富な経験を持ち、実務に役立つ知識を提供しています。目次にはデータ分析の全体像や具体的な手法が紹介されています。

『Data Visualization: A Practical Introduction』の日本語訳が刊行され、全世界のRユーザーに支持されている。この本は、データ可視化の基本を初心者でも理解できるように解説しており、ggplotやtidyverseの知識がなくても実践的に学べる内容となっている。データの見せ方や可視化の手順に加え、実践的なスキルを提供。著者はデューク大学の教授であり、さまざまな専門家が推薦している。目次にはデータの整形や地図描画など、多岐にわたるテーマが含まれている。

本書は、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を背景に、因果分析の手法である「因果推論」と「因果探索」を学ぶための実践的なガイドです。因果推論は施策の効果を推定する手法であり、因果探索はデータから因果関係を明らかにする方法です。読者はPythonや機械学習ライブラリを用いて実際にプログラムを実装しながら、これらの手法を習得できます。内容は因果推論の基本から機械学習の応用、さらに因果探索の実装まで多岐にわたります。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。

本書はデータ視覚化の重要性と技術を解説しており、単なるグラフ作成にとどまらず、データの意味を明確にし、オーディエンスに興味を持たせることを目的としています。筆者は日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERであり、実践的なノウハウや事例を通じて、データ視覚化の基礎からプロフェッショナルなテクニックまでを紹介しています。主要な章では、視覚化の基本概念、プロっぽく見せるコツ、適切なチャートの選択、実際のダッシュボード作成事例、組織内でのデータ視覚化の浸透方法について詳しく説明しています。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

ビジネスや意思決定の場面で，データを活用したい方に手にとっていただきたいデータサイエンスの入門書。目的別の分析手法を幅広く… ビジネスや意思決定の場面で，データを活用したい方に向けたデータサイエンスの入門書。データの種類ごとの性質や収集時の注意点，目的別の分析手法からデータ可視化まで幅広く扱う。各章末には課題を設置し，最終章ではデータサイエンスの展望や限界についても言及。 第１章　データサイエンスとは 第２章　データ収集のための基礎知識 第３章　データ空間の構成法 第４章　データ生成のメカニズム 第５章　データの可視化手法 第６章　データ分析の手法 第７章　データ活用のフレームワーク 第８章　データの分析事例 第９章　データ分析上の注意点と応用知識

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

この書籍は、RとPythonの両方を学べるデータサイエンスの入門書です。プログラミング経験がなくても理解できるように、データサイエンスの基礎や環境構築について詳しく解説しています。内容は、データサイエンスの準備、機械学習の手法（回帰、分類、深層学習など）に分かれており、実践的なサンプルコードも提供されています。著者は東京大学と千葉工業大学の教授で、情報処理技術者試験委員を務めています。

統計に関する知識や活用力を問う全国統一試験「統計検定」。学生・社会人問わず注目の資格で、統計学会認定、唯一の公式問題集です！ 統計に関する知識や活用力を問う全国統一試験「統計検定」。学生・社会人問わず注目の資格で、統計学会認定、唯一の公式問題集です！

著者による日本で最も売れているJavaScriptの本が、7年ぶりに大幅改訂され、ECMAScript 2022に対応した内容で200ページ増となりました。基本文法から応用トピックまで幅広く解説し、特にオブジェクトの扱いやオブジェクト指向構文に重点を置いています。JavaやC言語などの他のプログラミング言語の経験がある方や、JavaScriptを学びたい方におすすめです。目次には、基本的な書き方、演算子、制御構文、組み込みオブジェクト、関数、オブジェクト指向、DOM操作などが含まれています。

本書は、TypeScriptの基礎から応用までを学べる一冊です。TypeScriptはJavaScriptに静的型付けを加えた言語で、独自の高い型システムを持ちます。内容は、基本的な文法や型、オブジェクト、関数、クラス、高度な型、モジュールシステム、非同期処理、コンパイラオプションなど多岐にわたり、各章に力試し問題が用意されています。TypeScriptの初学者やJavaScriptの知識がない人に特におすすめです。著者はLINE株式会社のフロントエンドエンジニアで、TypeScriptとReactに精通しています。

本書は、多変量解析法の入門書であり、統計的方法を習得した人を対象に、簡単な例を用いて理論を2次行列で解説しています。主要な内容には、単回帰分析、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析などが含まれています。著者は早稲田大学の教授で、統計学に関する多くの著作があります。

本書は、機械学習の有名なアルゴリズムをPythonを用いてゼロから実装することを目的としています。実用的なフレームワークを使用するのではなく、機械学習の仕組みを深く理解することで応用力や問題解決力を高めることを目指しています。内容は、Pythonの基本、機械学習に必要な数学、数値計算、そして具体的な機械学習アルゴリズムに関する解説を含んでおり、初心者や実務に携わるエンジニアに適しています。著者はシルバーエッグ・テクノロジーのチーフサイエンティストで、機械学習アルゴリズムの設計・実装に精通しています。

本書は、データサイエンティストの思考過程を紙と鉛筆を使って学ぶことを目的としています。PythonやRなどのプログラミング言語を使わず、40問のクイズを通じてデータの読み解き方や説明の仕方を体験できます。デジタル時代に必要なデータリテラシーを身につけたい人や、データを使って論理的に考えたい人におすすめです。各章では、データを読む、説明する、分類する、法則を見つける、予測する力を育む内容が展開されています。

本書は、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。

本書は、React/Next.jsとTypeScriptを用いたWebアプリケーション開発の入門書で、Next.jsの特徴やTypeScriptの活用法を解説しています。基礎から実践的なスキルを身につけることができ、最新のフロントエンド開発方法を学べる内容となっています。著者は、Web開発の経験が豊富な専門家たちです。

本書は、機械学習や深層学習の予備知識がない読者を対象に、理論を明快に解説する入門書です。内容は、機械学習と深層学習の基本、ニューラルネットの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習など多岐にわたります。著者は、理論的な基礎を重視し、学びやすい形式で解説しています。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

本書は、JavaScriptフレームワーク「Vue.js」の基本から応用までを網羅した入門書です。豊富なサンプルコードを通じて、Vue.jsのコンポーネントやディレクティブ、アプリ開発に必要な要素を解説します。学習コストが低く、既存のアプリに容易に導入できる点が特徴です。著者はフリーライターの山田祥寛で、実践的な内容が盛り込まれています。

この文章は、統計学に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次には、一変量データや多変量データの記述、確率分布、推定方法、仮説検定などのテーマが含まれています。著者は神永正博と木下勉で、それぞれの学歴と職歴が簡潔に記載されています。神永は数学の博士で、木下は工学の博士です。

本書は、ディープラーニングの実装手法を学ぶための教材で、PyTorchを使用して様々なタスクに取り組みます。具体的なタスクには、転移学習、物体検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定、GANによる画像生成と異常検知、自然言語処理、動画分類などが含まれています。各章を通じて、実装経験を積むことで高度な技術を習得できる構成です。読者は、GPU環境がなくてもAnacondaとJupyter Notebookを用いて学習できます。著者はディープラーニングの専門家で、研究開発に従事しています。

本書は「統計モデリングの世界」への入門書で、統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本をチュートリアル形式で学べる内容です。RやStanを用いたデータ分析の基礎から、一般化線形モデルや一般化線形混合モデル、状態空間モデルまでを体系的に解説しています。データサイエンスを学ぶ大学生やエンジニア向けの実践的なシリーズの一環として、すぐに実践できるスキルを身につけることができます。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

『独習PHP』は、最新のPHP8に対応したプログラミング教科書で、PHPの基本構文、クラス、データベース連携、セキュリティ対策などを詳細に解説しています。学習は解説、例題、練習問題の3ステップで進められ、実際にサンプルコードを入力しながら理解を深めることができます。全11章構成で、特定の話題に関する補足情報も含まれています。PHPを一から学びたい人やWebアプリを作りたい人に最適です。著者は山田祥寛です。

この書籍は、データ分析における視点を磨き、質の高い研究を行うためのガイドです。内容は、無作為性や統計的推測、研究デザイン、データ解析の基礎について解説しています。目次は基礎編とアラカルト編に分かれ、平均値や頻度、イベント発生時間の比較方法も取り上げています。著者は丹後俊郎氏で、医学統計学の専門家です。

この書籍は、Webアプリケーションフレームワーク「Laravel」の入門書で、Laravelの機能を知りたい人に向けて、全ての手順をオールカラーで丁寧に解説しています。内容は、Laravelの基本からデータベース連携、投稿データの作成・保存・表示、アクセス制限、エラー解決方法まで幅広くカバーしています。著者はプログラミングを学び、Webエンジニアとして活動しながら、学習サイトやセミナーを運営しています。

この書籍は、人気のオンライン講座を基にしたPythonプログラミングの学習書で、基礎から応用までを網羅しています。著者はシリコンバレーで活躍するエンジニアで、海外でも通用するプログラミング技術を伝授。独学をサポートする無料サンプルコードやエンジニアのキャリア戦略も紹介されており、実践的な内容が充実しています。12万人以上が受講した講座を元にしたこの一冊は、海外での活躍を目指す人にとっての道しるべとなるでしょう。

本書は、機械学習の発展を背景にした統計的学習に関する教科書「The Elements of Statistical Learning」の全訳です。機械学習は人工知能の一分野から発展し、統計学と密接に関連しています。内容は、教師あり学習の基礎からニューラルネットワークやサポートベクトルマシン、ブースティングなどの高度な手法まで幅広くカバーしており、情報技術を学ぶ大学生や研究者に最適です。著者は各分野の専門家で構成されています。

この増補改訂版の書籍は、Ruby 2.6/2.7系およびRails 6.0系に対応しており、最新の機能やDocker導入方法を含む実践的な内容を紹介しています。Railsプログラマにとって必読の一冊で、基本情報からテスト、インフラ運用、設計や拡張法までを網羅しています。著者は、RubyやRailsの専門家たちで構成されており、それぞれが業界での豊富な経験を持っています。

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワーク、生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、理論的な証明がなくても納得できる説明を重視し、実用性を考慮した内容を提供。全12章で、基本構造から各種学習方法、データが少ない場合の対策まで幅広く網羅しています。著者は東北大学の教授であり、実務家との共同研究の経験も反映されています。

本書は、2018年に発行された機械学習に関する書籍の全面改訂版で、不確実性の高い機械学習プロジェクトを「仕事で使う」という視点から整理しています。新たに「ML Ops」や「機械学習モデルの検証」などの章が追加され、読者が直面する問題解決に役立つ内容となっています。著者は機械学習分野の専門家で、実践的な知識を提供しています。

この書籍は、マンガと実践を通じてGitとGitHubを学ぶ入門書で、初心者向けに改訂されています。クリック操作で使えるSourceTreeを中心に解説し、楽しくGitの基本を理解できる内容です。個性的なキャラクターや図解を用いて、仕事に役立つ実用的な知識を提供し、さまざまな職種の人々におすすめです。目次には、Gitの基本から複数人での使用、実用的な問題解決、Webページの公開方法までが含まれています。著者はIT漫画家で、他のエンジニアとコラボレーションも行っています。

この書籍は、WebクリエイターボックスのManaが教えるWordPressの基本と最新スキルを学べる内容です。初心者向けに、ゼロからWebサイトを作成する方法や、WordPressの基礎知識、テーマカスタマイズ、サイトの見せ方、セキュリティ対策、エラー対処法、オリジナルテーマ作成に関する情報が体系的にまとめられています。コードが書けなくてもサイト制作が可能です。著者は経験豊富なWebデザイナーで、教育活動にも従事しています。

本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。

本書は、機械学習の解釈性とその重要性に焦点を当て、特にブラックボックスモデルの理解を助ける手法を紹介しています。著者は、解釈性を高めるための4つの手法（PFI、PD、ICE、SHAP）を説明し、実務での適用方法や注意点を解説します。具体的には、線形回帰モデルを通じて解釈性を理解し、機械学習モデルの振る舞いを説明できるようになることを目指します。また、実データ分析を通じて手法を実装することが可能です。著者は、機械学習プロジェクトに従事する経験を持つ専門家です。

この書籍は、ディープラーニングを手を動かしながら学べる入門書で、最新のトレンドや無料クラウドGPUの活用法を解説しています。20以上の実例を通じて、機械学習や深層学習の基礎から応用までを学べる内容です。目次には、学習の地図、基礎知識、実践事例、Colaboratoryの使い方が含まれています。著者はIT企業での技術マネージャーとしての経験を持つ増田知彰氏です。

本書は、ビジネスにおけるデータ分析の重要性とそのバイアスを取り除くための手法を解説しています。特に、意思決定に影響を与えるデータの生成過程におけるバイアスの存在を指摘し、単純な比較が誤った結論を導く可能性について警鐘を鳴らします。著者は、RCT（ランダム化比較試験）を理想的な分析手法として紹介し、RCTが実施できない場合でも因果推論を用いて効果的な分析が可能であることを説明します。目次には、セレクションバイアスや回帰分析、傾向スコア、差分の差分法などの具体的な手法が含まれています。著者は経済学の専門家で、データサイエンスの分野でも活躍しています。

『A First Course in Bayesian Statistical Methods』の日本語訳で、ベイズ統計の基礎と計算手法を学ぶ書籍です。確率論の基本から始まり、正規モデルや階層モデル、線形回帰モデルなどのベイズ法を詳述し、潜在変数モデルなどの応用も紹介しています。Rによる実装方法やサンプルコードも提供され、社会科学や医学、生物学など多様な分野での応用例が取り上げられています。著者はピーター・D・ホフ教授で、他に翻訳者として入江薫、菅澤飯之助、橋本真太郎が関わっています。

この書籍は、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を理解しやすく解説しており、R言語のコードや練習問題が豊富に含まれています。初学者向けの内容ながら、エルゴード性などの高度なトピックにも触れています。データサイエンス教育の一環として、統計学と情報学を融合した新しい教科書シリーズの一部であり、実践的な教育を目指しています。著者は、数理科学と統計科学の分野で活躍する専門家です。

この書籍は、時系列分析の基礎から応用までを詳しく解説しています。内容は、時系列分析の基礎概念、ARMA過程、予測手法、VARモデル、単位根過程、見せかけの回帰と共和分、GARCHモデル、状態変化を伴うモデルに分かれています。著者の沖本竜義は、経済学と統計学の専門家であり、実データへの応用に必要な知識を提供しています。

本書は、時系列データの分析方法を基礎から解説しています。探索的手法として移動平均、確率的手法として状態空間モデルを取り上げ、数式の意味やコードへの落とし込み方を丁寧に説明しています。初めて時系列分析を試みる人や、既に関わっている人にも興味深い内容となっており、応用的な話題もカバーしています。著者は牧山幸史、監修は石田基広です。

本書は、ネットワーク分析の理論と実践をRというフリーソフトを用いて学ぶためのガイドです。第2版では、統計的なネットワーク分析手法や社会ネットワーク、ソーシャルメディアの分析法に関する新しい章が追加され、複雑ネットワークやネットワーク描画の内容も改訂されています。著者は鈴木努で、社会学を専攻し、東北学院大学の准教授として勤務しています。

本書は、データ活用に悩む企業向けに、データ基盤の構築やデータ分析組織の立ち上げに必要なノウハウを提供します。データを集めても活用できない理由や、データ基盤が機能しない原因を解説し、適切なデータ整備や組織の構築方法を提案。著者たちはデータ活用のプロフェッショナルであり、実践的な知識を惜しみなく披露します。データ基盤を効果的に機能させたい方にとって、必読の一冊です。

本書は、ビッグデータ時代におけるSQLの活用法を紹介するレシピ集です。目次には、分析力の重要性、使用するツールとデータ、データ加工、売上やユーザー行動のデータ抽出、分析技術の向上、行動を起こすための知識の活用方法が含まれています。著者は加嵜長門と田宮直人で、双方ともデータ解析およびビッグデータ活用の専門家です。

この書籍は、数理統計学の基礎概念と理論を数学的かつ言葉で丁寧に解説した新装改訂版です。新たに40題の練習問題が追加され、解答例はサポートサイトで提供されます。統計検定®1級試験の学習にも適しており、幅広い話題を統一的な視点で理解できる内容となっています。著者は竹村彰通で、経済学やデータサイエンスの専門家です。

本書は一般化線形モデルについての統一的な枠組みを提供するもので、回帰分析や生存分析など様々な統計手法を扱っています。1993年に翻訳された「統計モデル入門」の第2版で、特に医学分野での高度な統計手法の需要に応える内容となっています。目次にはモデルの当てはめ、推定、推測、ロジスティック回帰、生存時間解析などの章が含まれています。著者はそれぞれ異なる専門背景を持つ大学教授たちです。