【电子书】東京大學資料科學家養成全書


	「大數據會消失，資料科學不會」「所有的科學都是資料科學」 ―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書――― 東京大學資料科學人氣講座全收錄──── ★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程，第一手內容完整公開！ ★用Python學習基本的程式撰寫，邊做邊學，鍛鍊最強的資料科學技能！ ★收錄大量練習題和綜合題演練，打好理論基本功，具體應用於實務現場！ ★體驗資料科學的魅力，培養整合跨領域課題的創造力！「大數據會消失，資料科學不會」「所有的科學都是資料科學」 ―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書――― 東京大學資料科學人氣講座全收錄──── ★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程，第一手內容完整公開！ ★用Python學習基本的程式撰寫，邊做邊學，鍛鍊最強的資料科學技能！ ★收錄大量練習題和綜合題演練，打好理論基本功，具體應用於實務現場！ ★體驗資料科學的魅力，培養整合跨領域課題的創造力！所謂科學，是從世界上混沌的現象裡找出本質，逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中，運用科學的力量解決各種問題，便可說是資料科學。資料科學不僅只是數學（統計、機率、機器學習等），更是借用IT等各種力量，不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜合領域。運用這樣資料科學和人工智慧的力量，減少浪費與沒有效率的事物，進一步創造出新價值，可以讓這個世界更加美好。 █ 動手操作實際的資料，大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂！本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項，蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料，成為學習資料科學的地圖與羅盤。書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧，以及資料的取得、讀取、操作等，含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習（監督式學習、非監督式學習、性能調校），還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。書中說明如何實際將現場的資料進行加工與分析，如何具體運用於市場行銷或金融等，使用何種手法來撰寫程式比較好，以及組合程式的技巧和流程。除了理論解說，也介紹實務性的使用方法，可立即上手應用。收錄各種類型的實作練習題和綜合問題，以實際的問題為前提來思考，一邊動手實踐。 █ 本書的出版緣由本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎，用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。這個廣受歡迎的熱門講座首度出版，原因有三：首先，希望讓更多讀者了解資料科學，培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人才，了解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標，善用資料科學將是致勝的關鍵。其次，雖然線上資源豐富又方便取得，但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式，可因地制宜反覆演練複習。第三，以學習效果來說，書本的編排有助於深入思考，成效更佳。 █ 本書的目標讀者 ▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學，以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士 ▌藉由本書，可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容，已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識 ▌對於目前備受矚目的深度學習，可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能 █ 在本書裡學到的東西 ▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎 ▌機率/統計/推論/迴歸的基礎 ▌使用Numpy/Scipy進行科學計算 ▌使用Pandas進行資料加工處理（遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理） ▌使用Matplotlib進行資料視覺化 ▌機器學習（多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校）作者簡介塚本邦尊Kunitaka Tsukamoto 現職在金融機構研究開發部門，負責從分析環境建構到資料的預處理自動化、分析、演算法開發與實作、交易資金與驗證、定型報告製作等工作。雖然每天在奈秒（10億分之1秒）的世界裡與紐約、倫敦的猛者搏鬥（？），但還不是很了解HFT（高頻交易）是否有助於這個世界，反而希望這項最尖端的技術能在IoT或其他領域提供幫助。此外，做為個人事業，擔任本課程的講師，以及企業（製造商、系統公司、廣告代理商等）的分析支援與建議等，兼任某電腦相關研究所技術院士。學生時代主修數學，至今任職的相關業界包括系統公司、廣告代理商、市場行銷、顧問公司等。一直使用的開發工具為VisualStudio、RStudio、JupyterNotebook等，以及C#、SQL、VBA、R、Python、Shell、SAS等。近來參與許多關於FPGA的專案，逐步學習硬體面（FPGA、Verilog、Vivado等）與網路面（WireShark等），每天使用AWS等雲端環境。最近有空閒時，也會用Raspberry Pi學習機器人科學，閱讀各類書籍。山田典一Norikazu Yamada Creative Intelligence股份有限公司代表董事。在Yahoo! Japan、BrainPad、GREE、外商廣告代理公司等，從事運用資料挖掘、機器學習的進階分析工作。從資訊的價值觀點出發，考察智慧管理的正確意義、智慧流程與機器學習的融合可能性，獲頒日本競爭智慧學會（The Japan Society of Competitive Intelligence）最優秀論文獎（2015年）。目前從事運用機器學習、決策科學、模擬科學的進階決策支援之技術研究開發、機器學習的導入顧問、資料運用諮詢。大澤文孝Fumitaka Osawa 技術文件寫作人員。程式設計師。資訊處理技術者（資訊安全專家、網路專家）。多在雜誌和書籍等撰寫以開發者為目標讀者的文章。主要負責伺服器、網路、Web程式設計、資訊安全的文章。近年來從事Web系統的設計與開發。主要著作《ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん》《ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん》（以上Mynavi出版）《いちばんやさしい Python入門教室》《Angular Webアプリ開発スタートブック》（以上Sotechsha出版）《AWS Lambda実践ガイド》《できるキッズ子どもと学ぶJavaScriptプログラミング入門》（以上Impress出版）《Amazon Web Services完全ソリューションガイド》《Amazon Web Services クラウドデザインパターン実装ガイド》（以上日經BP出版）《UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド》《prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発》（以上翔泳社出版）《TWE‐Liteではじめるセンサー電子工作》《TWE‐Liteではじめるカンタン電子工作》《Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ》《Python10行プログラミング》《「sakura.io」ではじめるIoT電子工作》（以上工學社出版）《たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門》（學研Plus出版）譯者簡介莊永裕日本東京大學情報理工學博士。現任中央大學資工系助理教授。主要研究領域為程式語言設計、軟體工程，以及高效能運算。ACM、IEEE、IPSJ學會會員。曾任東京大學情報理工學系研究科助理教授，旅居日本多年。譯有數本程式語言與軟體開發相關之日文書籍。日常興趣為旅行、攝影、小說與音樂。目錄列表: FQ1064 序言 Chapter 1 本書的概要與Python的基礎 Chapter 2 科學計算、資料加工、圖形描繪函式庫的使用方法基礎 Chapter 3 敘述統計與簡單迴歸分析 Chapter 4 機率與統計的基礎 Chapter 5 使用Python進行科學計算（Numpy與Scipy） Chapter 6 使用Pandas進行資料加工處理 Chapter 7 使用Matplotlib進行資料視覺化 Chapter 8 機器學習的基礎（監督式學習） Chapter 9 機器學習的基礎（非監督式學習） Chapter 10 模型的驗證方法與性能調校方法 Chapter 11 綜合練習問題 Appendix 本書的環境建置方法練習問題的解答參考文獻、參考URL



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