内容紹介：Rには多くの分析手法を実行するパッケージが提供されていますが、同じ用途であってもパッケージごとに関数の記法が違ったり、データの入力形式や出力形式が違ったりするため、データの前処理やモデルの評価といった工程におけるコーディングは、意識しなければバラバラになってしまいます。また、これが原因でスムーズな分析パイプラインを作成できず、分析環境で行ったモデリングを本番システムへ移行することを考えると、その保守は困難を極めます。これらの問題を解消するために開発され、統一的なインターフェースを提供するのがtidymodelsです。データ整形における同様のコーディングの問題を解決するためのパッケージ群で知られるtidyverseのプロジェクトの1つとして注目を浴びています。データ分析の工程には、データ準備、モデルの作成、モデルの評価、モデルの改善、モデルの運用といった一連の工程があります。本書ではそれぞれの工程をtidymodelsパッケージ群で行う方法について解説します。tidymodelsパッケージ群を利用することで、スムーズなデータ分析パイプラインを効率的に構築できるようになるでしょう。
もくじ情報：第１章　データの準備；第２章　回帰モデルの作成；第３章　分類モデルの作成；第４章　モデルの運用；第５章　ハイパーパラメータチューニング；第６章　自然言語処理におけるｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓ実践

松村　優哉(マツムラ　ユウヤ)
ノバセル株式会社データサイエンティスト。慶應義塾大学大学院で経済学修士を取得。ＨＲ系企業でデータサイエンティスト・データエンジニアとして分析組織の立ち上げ経験を経て、２０２２年２月より現職。データサイエンス技術を用いた応用分析を得意とし、「Ｔｏｋｙｏ．Ｒ」や「Ｍｕｓｉｃ×Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　Ｍｅｅｔｕｐ」などのデータ分析に関わるコミュニティ運営にも勢力的に取り組む