好評だった『Hadoop徹底入門』の第2弾。 Hadoopは、多数のコンピュータを束ねて極めて大きな処理ができるオープンソースの分散処理フレームワークで、多数のPCをつなぎ巨大な処理を短時間で可能にする。MapReduceというJavaフレームワークでプログラミングできるほか、標準入出力が使えるHadoopStreaming、フロー記述環境Pig、SQL風インターフェイスであるHiveなど多彩な環境を備えている。行指向DBのHBaseやログコレクタのFluentdの基盤としても利用できるなど、……

データ分析エンジニアに注目が集まる中、データ分析エンジニアに求められる技術の基礎を最短で身に付けるべく、データ分析においてデファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語『Python』を活用して、データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けるデータ分析の入門書。Pythonのインストールから、scikit‐learnを利用した機械学習の実践方法まで解説する。 第1章では「なぜデータ分析が注目されているのか」を解説し、第2章ではPythonをインストールしデータ分析の環境を整える。第3……

統計学の理論を簡潔に解説しながら、Rの操作手順⇒アウトプットの解釈という流れで丁寧に行っていく構成で、統計の知識とRの操作が無駄なくわかるようになっている。 全部で20章からなり、前半の7章は基本編、後半の13章が応用編と位置づけられている。章末には、「動物の体重と脳の重さ」「子どものゲーム時間と親の認識」「北海道日本ハムファイターズと東北楽天ゴールデンイーグルスはどちらが強い？」「じゃんけんの結果を予測できるか？」などのユニークな練習問題を用意し、学習成果を確認するとともに理解の助けとしてい……

テキストマイニングを、無料で分かりやすく！それを可能にする一冊。著者が開発したフリーソフト「TinyTextMiner」をはじめとする各種ソフトウェアの活用方法から、自然言語処理、統計解析、データマイニングの分野を幅広くカバーしている。人文・社会学分野の学部学生、大学院生・研究者の入門書として最適な内容。テキストマイニングから可視化のツールまで、全てフリーのソフトで構成されており、実際に無料でテキストマイニングを理解することができる。 【目次】 第1章　序 1.1　テキ……

データ分析にまったく縁のなかった《僕》が、探偵事務所に就職し、職場で出会う難事件を統計ツールを駆使して見事解決しながら、データ分析の基本から高度な手法までを身につけていく。数理的な知識不要の入門書。 商店街の住人たちから出されるさまざまな無理難題を、社長の天羽さんにどつかれ、助手のいっ子さんにはやさしくフォローしてもらいながら、フリーソフトのRStudioを頼りに解決していく。統計学もRも初心者レベルの《僕》だが、RStudioの扱い方からていねいに解説してもらい、難題解決に取り組むデータ分析……

主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワーク「PyTorch」は、動的ネットワーク方式を採用しており、Pythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できることが特徴である。 本書は深層学習エンジニア、機械学習エンジニアを対象に、PyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍であり、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説した後に、画像処理と畳み込みニューラルネット、……