紙と鉛筆で身につけるデータサイエンティストの仮説思考
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近藤 浩徳
このコンテンツについて
本タイトルには付属資料・PDFが用意されています。ご購入後、デスクトップのライブラリー、またはアプリ上の「目次」でご確認ください。(アプリバージョン:Android 2.40以上、iOS 3.11以上)
データサイエンティストはどのように考えるのか?
本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、
PythonやRなどのプログラミング言語を使わずに
データサイエンティストの思考過程を体験できます。
データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、
本書掲載の40問のクイズを解きながら体験してみてください。
本書掲載のクイズは複雑な計算やExcelなども不要で、
紙と鉛筆さえあれば解くことができますので、ぜひチャレンジしてみてください。
【こんな方におすすめ!】
・デジタル時代を生き抜くためにデータを読み解くスキルを身につけたい人
・「データを使って論理的に考えろ」と言われるが、
データのどこを見ればよいのかわからない人
・大学時代に政府が提唱するデータリテラシーを学ぶことができなかった人
・大学でデータリテラシーを身につけた新入社員を受け入れる部署の管理職
・社会でデータリテラシーがどう活用されているか知りたい人
・データサイエンティストと仕事をすることになったが、
どのような思考回路の専門家なのか知りたい人
【本書を読むことで得られる知識/できるようになること】
・データを活用するプロであるデータサイエンティストが
どのような思考回路でデータに向き合っているかわかる
・データサイエンティストの思考過程を知る(なぞる)ことによって、
自分自身でデータを正しく読み解くことができるようになる
・データを読み解く際の勘所(着眼点)がわかる
・与えられたデータの意味を適切に読み解き、
他者に対して正しくデータを説明できるようになる
・恣意的に誇張されたグラフや不適切に切り取られたデータに騙されなくなる
・データ分析の考え方、留意事項がわかる
・データを分類する方法、データから法則を見つけ出す方法、予測する方法がわかる
・データを基に論理的に意思決定できるようになる
【目次】
第1章 デジタル時代に必要なデータリテラシー
第2章 データを読む力を身につける
第3章 データを説明する力を身につける
第4章 データを分類する力を身につける
第5章 データから法則を見つける力を身につける
第6章 データから予測する力を身につける
第7章 仕事でデータリテラシーを活用する
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データ分析の力 因果関係に迫る思考法
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本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。
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著者: 伊藤 公一朗
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はじめてのデータ分析(週刊東洋経済eビジネス新書No.226)
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本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス(customerservice@audible.co.jp)までお問い合わせください。
PDF提供元:東洋経済新報社
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。
「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか? 実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたUSJや100円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』2017年6月3日号掲載の30ページ分を電子化したものです。
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豊富な事例で復習にも良し
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- ナレーター: 矢野 智也
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AI Engineering
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Recent breakthroughs in AI have not only increased demand for AI products, they've also lowered the barriers to entry for those who want to build AI products. The model-as-a-service approach has transformed AI from an esoteric discipline into a powerful development tool that anyone can use. Everyone, including those with minimal or no prior AI experience, can now leverage AI models to build applications. In this book, author Chip Huyen discusses AI engineering: the process of building applications with readily available foundation models.
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※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。
IT業界では、2011年~12年は「クラウド化」、12~13年はそれに加えて「ビッグデータ」がテーマだという。「ビッグデータ」とは何なのか。どう使うのか。
スマートフォンやSNSの普及に伴い、そこから集まる口コミや購入・行動履歴などの情報が急増している。サーバーの能力向上によって、その膨大なデータを保存し、分析することが可能になった。今この「ビッグデータ」によって、マーケティング、製品開発、防災などが変わりつつある。これまで、IT投資はコスト削減に使われることが多かったが、ビッグデータは売上高を伸ばすために活用できる。多くの企業が注目する理由も、そこにある。
では、先進企業はどのように活用しているのか。本書では、小売り、外食などの実例を見ながら、導入する企業側の目線でビッグデータを考える。
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ビジネスで使える数学の基本が1冊でざっくりわかる本
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高校までのごくわずかな数学で、MBAで学ぶ95%以上をカバー!
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