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内容紹介・もくじなど
著者プロフィール
諸橋 政幸(モロハシ マサユキ)
株式会社日立製作所Lumada Data Science Lab.東北大学大学院卒(理学研究科物理学専攻)。1999年に日立製作所へ入社。2012年にデータ分析部署(その年度に新設)に異動し、データ分析を使って顧客課題を解決する業務に従事。分析経験ゼロからスタートし、約10年間の実務経験を経て今に至る。分析コンペ歴は約6年。Kaggle称号はMaster(2022年1月現在のメダル獲得数は金1個、銀6個、銅3個)。またSIGNATEの創薬コンペで優勝、Nishikaのレコメンドコンペで2位入賞。趣味は「卓球」と「ゲーム(主に対戦格闘)」、そして「分析」(本デー…( ) 諸橋 政幸(モロハシ マサユキ)
株式会社日立製作所Lumada Data Science Lab.東北大学大学院卒(理学研究科物理学専攻)。1999年に日立製作所へ入社。2012年にデータ分析部署(その年度に新設)に異動し、データ分析を使って顧客課題を解決する業務に従事。分析経験ゼロからスタートし、約10年間の実務経験を経て今に至る。分析コンペ歴は約6年。Kaggle称号はMaster(2022年1月現在のメダル獲得数は金1個、銀6個、銅3個)。またSIGNATEの創薬コンペで優勝、Nishikaのレコメンドコンペで2位入賞。趣味は「卓球」と「ゲーム(主に対戦格闘)」、そして「分析」(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
もくじ情報:第1部 分析実務とKaggle(実務に必要なスキルとは;Kaggleの概要;Kaggleを学習ツールに);第2部 機械学習の進め方(ベースライン作成;特徴量エンジニアリング;モデルチューニング);第3部 実践例(2値分類のコンペ;回帰問題のコンペ;データサイエンティストの未来)
もくじ情報:第1部 分析実務とKaggle(実務に必要なスキルとは;Kaggleの概要;Kaggleを学習ツールに);第2部 機械学習の進め方(ベースライン作成;特徴量エンジニアリング;モデルチューニング);第3部 実践例(2値分類のコンペ;回帰問題のコンペ;データサイエンティストの未来)