本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに:データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状(および多少の歴史) 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験:メタ定義 1.7 データサイエンティス
![データサイエンス講義](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1bb1f43b1e07f67697ac210573c3989fa7f7dc61/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.oreilly.co.jp%2Fbooks%2Fimages%2Fpicture_large978-4-87311-701-0.jpeg)