Think Like a Data Scientist

Tackle the Data Science Process Step-By-Step

出版社 Manning Publications
発売日 2017/04/02
ページ数 328
ISBN-13 9781633430273
お届け日 通常 08月07日~08月14日

通常価格 ¥4,949

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出版社より

Summary

Think Like a Data Scientist presents a step-by-step approach to data science, combining analytic, programming, and business perspectives into easy-to-digest techniques and thought processes for solving real world data-centric problems.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

About the Technology

Data collected from customers, scientific measurements, IoT sensors, and so on is valuable only if you understand it. Data scientists revel in the interesting and rewarding challenge of observing, exploring, analyzing, and interpreting this data. Getting started with data science means more than mastering analytic tools and techniques, however; the real magic happens when you begin to think like a data scientist. This book will get you there.

About the Book

Think Like a Data Scientist teaches you a step-by-step approach to solving real-world data-centric problems. By breaking down carefully crafted examples, you’ll learn to combine analytic, programming, and business perspectives into a repeatable process for extracting real knowledge from data. As you read, you’ll discover (or remember) valuable statistical techniques and explore powerful data science software. More importantly, you’ll put this knowledge together using a structured process for data science. When you’ve finished, you’ll have a strong foundation for a lifetime of data science learning and practice.

What’s Inside

  • The data science process, step-by-step
  • How to anticipate problems
  • Dealing with uncertainty
  • Best practices in software and scientific thinking

About the Reader

Readers need beginner programming skills and knowledge of basic statistics.

About the Author

Brian Godsey has worked in software, academia, finance, and defense and has launched several data-centric start-ups.

Table of Contents

PART 1 - PREPARING AND GATHERING DATA AND KNOWLEDGE

  1. Philosophies of data science
  2. Setting goals by asking good questions
  3. Data all around us: the virtual wilderness
  4. Data wrangling: from capture to domestication
  5. Data assessment: poking and prodding

PART 2 - BUILDING A PRODUCT WITH SOFTWARE AND STATISTICS

  1. Developing a plan
  2. Statistics and modeling: concepts and foundations
  3. Software: statistics in action
  4. Supplementary software: bigger, faster, more efficient
  5. Plan execution: putting it all together

PART 3 - FINISHING OFF THE PRODUCT AND WRAPPING UP

  1. Delivering a product
  2. After product delivery: problems and revisions
  3. Wrapping up: putting the project away

DeepL 粗訳

概要

Think Like a Data Scientist は、分析、プログラミング、およびビジネスの視点を、実世界のデータ中心の問題を解決するためのわかりやすいテクニックと思考プロセスに組み合わせて、データサイエンスへのステップバイステップのアプローチを提示します。

印刷版の書籍を購入すると、マニング出版からPDF、Kindle、ePub形式の無料のeBookが提供されます。

技術について

顧客から収集したデータ、科学的な測定、IoTセンサーなどは、それを理解してこそ価値があります。データサイエンティストは、このデータを観察し、探索し、分析し、解釈するという興味深く、やりがいのある挑戦を楽しんでいます。データサイエンスを始めるということは、分析ツールやテクニックをマスターすること以上のことを意味します。この本は、あなたをデータサイエンティストのように考え始めたときに、真のマジックが起こるのです。

この本について

Think Like a Data Scientist は、実世界のデータ中心の問題を解決するためのステップバイステップのアプローチを教えてくれます。丁寧に作られた例を分解することで、分析、プログラミング、およびビジネスの視点を組み合わせて、データから真の知識を抽出するための反復可能なプロセスを学ぶことができます。読み進めていくうちに、貴重な統計的テクニックを発見したり、強力なデータサイエンスソフトウェアを探索したりすることができるようになります。さらに重要なのは、データサイエンスのための構造化されたプロセスを使って、これらの知識をまとめることです。読み終えたときには、生涯にわたるデータサイエンスの学習と実践のための強力な基礎ができあがっていることでしょう。

内容

  • データサイエンスのプロセス、ステップバイステップ
  • 問題を予測する方法
  • 不確実性への対処
  • ソフトウェアと科学的思考のベストプラクティス

読者について

読者には、初心者のプログラミングスキルと基本的な統計学の知識が必要です。

著者について

Brian Godsey は、ソフトウェア、学術、金融、防衛に従事し、いくつかのデータ中心のスタートアップを立ち上げてきました。

目次

第1部 - データと知識の準備と収集

  1. データ サイエンスの哲学
  2. 良い質問をすることで目標を設定する
  3. 私たちの周りのすべてのデータ。仮想の荒野
  4. データの取り合い: 捕獲から家畜化まで
  5. データの評価: 突いたり、突いたり

第2部 - ソフトウェアと統計学を使用した製品の構築

  1. 計画の策定
  2. 統計学とモデリング。概念と基礎
  3. ソフトウェア: 統計の実際
  4. 補足ソフトウェア: より大きく、より速く、より効率的に
  5. 計画の実行: すべてをまとめる

第3部 - 製品の仕上げと仕上げ

  1. 製品を納品する
  2. 納品後: 問題と修正
  3. 仕上げ: プロジェクトを片付ける