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新装改訂版 現代数理統計学
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初学者からの統計学10冊(社会科学向き) - Qiita
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ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
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『ウェブ最適化ではじめる機械学習』はモダンなUI/UX改善の枠組みを学ぶ上で至適の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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一般化線形モデル入門 原著第2版
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データサイエンティスト生活でお世話になった本|くに | 武田邦敬|note
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岩波データサイエンス Vol.3
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データサイエンティスト生活でお世話になった本|くに | 武田邦敬|note
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推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践
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これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama|note
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生命科学の実験デザイン[第4版]
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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ベイズ深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス)
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 (Software Design plusシリーズ)
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)
PickUp
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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深層学習
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40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
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Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで
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全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ
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マーケティング素人のエンジニアが1年間マーケティングをやった際に読んだ本
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新版 統計学のセンス: デザインする視点・データを見る目 (医学統計学シリーズ)
PickUp
『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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ベイジアン統計解析の実際 (医学統計学シリーズ)
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『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)
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文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
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基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター (Data Science Library)
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文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
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機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
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『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く (Informatics &IDEA)
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非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
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パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
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深層学習はガウス過程 - 作って遊ぶ機械学習。
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仕事ではじめる機械学習
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ディープラーニングをやる人向け『仕事ではじめる機械学習』のオススメと注意点 - bonotakeの日記
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わかりやすいパターン認識
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【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - プロクラシスト
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手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング
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データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは(2017年夏版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門
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1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
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ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ Kindle版
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『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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岩波データサイエンス Vol.1
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『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
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コンピューターで「脳」がつくれるか
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データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊&中級者向け15冊(2017年春版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
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サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)
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ダメな統計学を防ぐための書籍11冊|Colorless Green Ideas
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改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)
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データサイエンティスト(本物)は決して幻の職業などではない - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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