タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
