データサイエンス
キャリアデータサイエンスに関するおすすめ技術書を人気順に紹介
29冊
人気順
データサイエンス おすすめ技術書一覧
![[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門の表紙](https://m.media-amazon.com/images/I/71J9ok-eDkS._SY522_.jpg)
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
Andreas C. Muller, Sarah Guido, 中田 秀基
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実践 AWSデータサイエンス ―エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装
Chris Fregly, Antje Barth, 本橋 和貴, 黒川 利明
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いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ (「いちばんやさしい教本」シリーズ)
鈴木たかのり, 降籏洋行, 平井孝幸, 株式会社ビープラウド
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データエンジニアリングの基礎 ―データプロジェクトで失敗しないために
Joe Reis, Matt Housley, 中田 秀基
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データマネジメント知識体系ガイド 第二版 改定新版
DAMA International, DAMA 日本支部 Metafind コンサルティング株式会社
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徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版
株式会社スキルアップNeXt 小縣 信也, 株式会社スキルアップNeXt 斉藤 翔汰, 株式会社スキルアップNeXt 森田 大樹, 株式会社スキルアップNeXt 田澤 賢, 株式会社スキルアップNeXt 小宮 寛季, 株式会社スキルアップNeXt 山田 弦太朗, 株式会社スキルアップNeXt 安藤 遼哉, 株式会社スキルアップNeXt 長谷川 寿人, 株式会社スキルアップNeXt 相川 隼人, 株式会社ソキウス・ジャパン
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データサイエンティスト検定［リテラシーレベル］［徹底解説+良質問題+模試（PDF）］ 最強の合格テキスト (まっすぐ合格シリーズ)
ヤン ジャクリン, 上野 勉, 株式会社Deepblue
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応用基礎としてのデータサイエンス 改訂第2版 AI×データ活用の実践 (データサイエンス入門シリーズ)
北川 源四郎, 竹村 彰通, 赤穂 昭太郎, 今泉 允聡, 内田 誠一, 岡﨑 直観, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾, 原 尚幸, 久野 遼平, 松原 仁, 宮地 充子, 森畑 明昌, 宿久 洋
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