実践 データ分析の教科‪書‬

日立グループ内のトップデータサイエンティスト約100名を集結した「Lumada Data Science Lab.(以下、LDSL)」が2020年に創立されました。

本書の著者のLDSLのデータサイエンティストチームメンバーは、幅広い業種のお客様と毎年多くのデータサイエンスプロジェクトを経験してきました。その活動を通じて様々な学びがあり、データサイエンスプロジェクトを成功させるための(そして、失敗しないための)ノウハウを蓄積してきました。

本書では、LDSLがこれまで蓄積してきたデータサイエンスのノウハウの一端をご紹介します。







◆本書の主な内容



第1章 データサイエンスの現場

1.1 ビジネスの現場で活躍するデータサイエンティストとは?

1.2 十人十色のデータサイエンティスト

1.3 データサイエンティストの一日

1.4 データサイエンスプロジェクトを成功させるには?

第2章 データサイエンティストになるには

2.1 高度な統計、数学知識が必要?

2.2 データサイエンティストが扱う代表的なツール

2.3 データサイエンティストとしての心構え

第3章 データサイエンスプロジェクトの進め方 ～失敗しないためには～

3.1 データサイエンスプロジェクトの流れ

3.2 (1)業務課題の把握(プロジェクト起案)

3.3 (2)分析方針の設計

3.4 (3)データの理解・収集

3.5 (4)データの加工

3.6 (5)データ分析・モデリング

3.7 (6)分析結果の考察

3.8 (7)業務への適用

第4章 分野別に学ぶデータサイエンス

4.1 はじめに

4.2 数値解析(予測)

4.3 数値解析(予兆検知)

4.4 数値解析(要因解析)

4.5 画像認識(適用技術:Deep Learning)

4.6 テキスト解析(文書分類)

4.7 数理最適化(生産計画最適化)

第5章 データサイエンスの現場適用とは

5.1 分析結果を現場で活用するには

5.2 分析モデルの寿命?!

5.3 MLOpsという考え方

5.4 MLOpsを動かしてみよう

第6章 データサイエンティストの未来

6.1 データサイエンティストが不要になる時代が来る!?

6.2 データサイエンティストとして今後重要になるポイント

6.3 学び続けることの大切さ・楽しさ