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AI・データ分析プロジェクトのすべて
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商品レビュー
3.9
13件のお客様レビュー
私はエンジニアではあるが、データサイエンスに関しては門外漢だったので、学生としての立場で読んだ。概要把握にうってつけであり、参考文献を読むことによってより詳細を知ることができそうに思った。 対象読者によっておすすめの読み方と対象の章が分かれており、学生→エントリー→ミドルとレイヤ...
私はエンジニアではあるが、データサイエンスに関しては門外漢だったので、学生としての立場で読んだ。概要把握にうってつけであり、参考文献を読むことによってより詳細を知ることができそうに思った。 対象読者によっておすすめの読み方と対象の章が分かれており、学生→エントリー→ミドルとレイヤーが上がっていくのと同時にこの本を読み返すことがあるだろうと思う。
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データ分析系のプロジェクトがどのようにスタートし、進むのか、またそこで活躍するにはどうすれば良いかなど、実務が分かっている方が書いていて参考になる本。 AIと付いているが、基本は一般的なデータ分析系のプロジェクトの話題であり、コンサルティング会社などで経験のある人は読む必要がな...
データ分析系のプロジェクトがどのようにスタートし、進むのか、またそこで活躍するにはどうすれば良いかなど、実務が分かっている方が書いていて参考になる本。 AIと付いているが、基本は一般的なデータ分析系のプロジェクトの話題であり、コンサルティング会社などで経験のある人は読む必要がないように感じた。
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
20冊以上の参考図書があり非常に気になる。 (タグ:大城先生らの推薦図書で私の本棚に登録しているので良かったら確認してください。) MLOps -機械学習 統計学,数学,ライブラリ -DevOps コンテナ技術,CI/CD,バージョン管理 -データエンジニアリング データベース,ETLツール,分散処理フレームワーク
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