今週のQiita技術書まとめ
2023年2月19日配信
データ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介
データ分析関連の本の紹介はたくさんありますが、分析の流れに沿って紹介しているものをあまり見かけないので作成してみました。データ分析プロジェクトだとモデル作成は本の一部ですが、本の紹介はかなりモデル作成に偏っています。ビジネスの理解からビジネスへの展開まで多岐にわたります。 データ分析や機械学習に近い概念のデータマイニングにおいて、CRISP-DMという方法論があります。データ分析プロジェクトにもそ…
![AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]の表紙](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/7580/9784297117580.jpg?_ex=200x200)
AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]
データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られるこ...
なぜ「戦略」で差がつくのか。
各社でマーケティング部門を育成・指揮してきた著者が初めて明かす！２つの要素さえ押さえれば、あなたは戦略を使いこなせる。
世界標準のデータ戦略完全ガイド データセンスを磨く事例から、データの種類と仕組み、戦略策定のステップまで
本書ではデータ戦略の６つの目的と、そのためのデータ活用法をふんだんな事例を交えながら解説します。そのうえでアイスクリーム店を例にデータ戦略を考えることで、戦略の基本から策定、実践方法まで一気に学べます。ＡＩ（機械学習など）の仕組みや、インサイトの見いだし方、データインフラの整備、データ能力の高い組織のつくり方までしっかりフォロー。近年はデータ収集や活用のためのサービスが数えきれないほどありますが、それはどんな企業でも世界レベルのデータ戦略が実現可能であることを意味しています。世界の一流企業を導いてきた著者が、一気に世界レベルに駆け上がりたいすべての企業に贈る一冊です。
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
本書は，データを分析して背後にあるメカニズムを解釈したり，データに基づいた意思決定や問題解決を行う際に，分析者が知っておかなければならない知識をわかりやすく網羅的に解説した教科書です。データ分析が上手くいくかどうかは，分析手法の技術だけでなく，データの質や扱い方，解釈の方法にも大きく影響を受けます。しかし，実践的にデータや分析の質を高く保ち，間違った解釈をしないための知識について，わかりやすくまとまった入門書はまだまだ少ないのが現状です。 本書では，各種分析手法をただ網羅するだけでなく，データのばらつきやバイアスに関する基礎知識，データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学，サンプリ...
実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ
データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！ 「会社内でバラバラになっているデータを集めたが、これから何をしていいか分からない」 「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」 「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが、そのデータは誰にも利用されていなかった」 「データの意味が分からず、データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」 データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために、とりあえずデータを集めて、データレイク、データウェアハウス、BIツールなどのソフトウェアを導入したので...
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最...
評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
「評価指標でXXXという最高のスコアが出た！」と喜び勇んで、機械学習モデルが出力してくる予測結果をもとにビジネスを運用したとします。 ところが、ビジネス上のKPIと相関が高い評価指標を選んでいなかったために、KPIの推移を見てみると大した変化がありませんでした。 あるいは「毎日夜遅くまで残業をして、特徴量生成とクロスバリデーションによって評価指標を改善しました！」というデータサイエンティストがいたとします。ところが、KPIの改善のためには そこまで高い評価指標の値を達成する必要ありませんでした。このようなケースでは、データサイエンティストが費やした工数がすべて水の泡となってしまいます。-...
DataStory
データで相手の行動を変える手法がついに明らかに！ 現代社会において、ほとんどすべての人が意思決定のためにデータを利用しています。会社の報告会で、学校のレポート作成で、家庭の家計簿で…データが関わらない場面はないといってもよいでしょう。しかしながら、データからわかったことを、他人に短時間でうまく伝えるのは実に難しいことです。 もし、データから重大な問題や絶好の機会を見つけたとしたら、どうしますか？ どのように洞察を伝えますか？ 本書では、相手に行動を起こさせるためのデータの効果的な伝え方を解説しています。具体的には、次のようなことを学ぶことができます。 ・「共感」というレンズを通して...
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある！ 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学...
テーブル設計のアンチパターンシリーズ！「ジェイウォーク（信号無視）」
エスプリフォートでは、プロのエンジニアとして日々アンテナを張りながら技術力を高め、日々のシステム開発に生かしていっています。 今回は「 システムの中核を担うデータベース 」における設計のアンチパターンを一つご紹介いたします。 テーブル設計のアンチパターンとは テーブルを設計するにあたり「 これは避けるべき 」といったパターンをアンチパターンと言います。 今回は、そのパターンの一つである「 ジェイウ…
Rustのトレイトについて
背景、やること 最近Rustをいじっていた際トレイトという概念で扱う範囲が広くよくわからなくなってきたため、その役割についてとりあえず分かったことをまとめる。 トレイトの役割 トレイトの役割の1つとして、「Javaのインターフェース(interface)のような機能です。共通の振る舞いを取り出して名前付けしたものをいいます。」とあった(実践Rustプログラミング入門より( トレイトの意味を知るため…
実践 Rustプログラミング入門
■■C/C++の代わりとなるべき最新言語 ■■ ■■その独特な仕様をわかりやすく解説。 ■■ ■■これから Rust をはじめるすべての人へ■■ ●いますぐ使いはじめるべきRustの5つ魅力 ・とにかく実行速度が速い ・モダンな言語機能が一通り入っている ・OS から Web アプリケーションまで幅広く実装できる ・ツール群がとても充実している ・「安全性」が強力に担保されている ●Rustならではの言語仕様を完全理解 ・Google、Microsoft、Amazonが いま注目する最新言語。その先進的考え方を体験する。 ・バグを出させないための仕組みを知り、Rustの深淵に踏み込...
強化学習のコンセプト【テーブル形式の解法】
1. はじめに この記事は、ゼロから作るDeep Learning④強化学習編( 本記事では、強化学習の状態空間と行動空間に関するテーブル形式の解法について説明します。関数近似による解法は別の記事で説明する予定です。 2. マルコフ決定過程 マルコフ決定過程(Markov Decision Process: MDP)について説明します。
ゼロから作る Deep Learning ❹
超人気シリーズの第4弾ーー今回のテーマは強化学習！ 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。