September 2025
Intermediate to advanced
424 pages
5h 17m
Japanese
今日のデータサイエンス教育は混沌としていますが、本書はデータを理解し活用するために必要な基本概念を、豊富で明確な実践例を通して解説しており、非常に優れた書籍です。基礎を徹底的に学ぶことで、読者は強固な思考の枠組みを身につけ、データサイエンスに関わるあらゆる作業を円滑に進められるようになります。
—— Vicki Boykis Tumblrのシニア機械学習エンジニア
データサイエンスは、線形代数、確率論、微積分の上に成り立っています。Thomas Nieldは、これらのテーマはもちろん、それ以外の分野についても丁寧に解説し、データサイエンスの数学を理解するための強固な基盤を構築してくれています。
—— Mike X Cohen sincXpress
データサイエンティストは、日々複雑なモデルやアルゴリズムを扱いますが、本書はその背後にある数学を簡潔かつ明快に解き明かし、理解と実装を容易にしてくれます。
—— Siddharth Yadav フリーランスのデータサイエンティスト
もっと早く本書に出会えていたらと思います。Thomas Nieldは、複雑な数学的トピックを、誰でも理解できるように、そして興味を持てるように説明することが本当に上手です。数学とデータサイエンスの双方の面から斬新な視点を提供し、基礎的な数学概念と、それらが機械学習にどのように応用されるかを鮮やかに示しています。本書はデータサイエンティストを目指すすべての人にとって必読の一冊です。
—— Tatiana Ediger フリーランスのデータサイエンティスト、
教育コースの開発者兼インストラクター
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