専門書籍【データ分析の進め方及び AI・機械学習導入の指南】情報機構

加速するDX（デジタルトランスフォーメーション）、IoT化に求められるデータ活用の実務対応ノウハウを解説！

★【プロジェクト成否の鍵を握る！】　データ前処理の実践的テクニックを解説
　⇒データの種類に応じた特徴量生成方法、水増し・転移学習の方法、欠損値が生じた際の考え方とその補完・
　除去・置換方法、前処理にどの手法を用いるべきか？その見極め方、リーケージ（余計なデータの混入）の対策、処理に便利なツール一覧など...現在活躍中のデータサイエンティストが解説！

★データ分析の進め方や導入例を、分野別で解説！
　⇒現場のエンジニアなら共感必須のお困り事やその対応等、実務に役立つテクニックを随所で言及！

★顧客や自社の目的から逆算し、AI（人工知能）をはじめとする「技術や手段」を正しく扱うためには？

★質の高いデータを効率的に取得するための手順と考え方

★どの指標を使って機械学習モデルを評価するべきか？近年注目の説明できるAI（XAI）とは？

★多くの企業がAI・機械学習導入に失敗する要因は？成功するプロジェクトの共通点とは？

★AI導入に伴う組織の整備、開発物の運用稼働ノウハウ、事業収益性の評価をどうするべきか？

関連リンク - https://johokiko.co.jp/publishing/BC200701.php

基本情報専門書籍【データ分析の進め方及び AI・機械学習導入の指南】

「データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南
　～データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応～」

発刊　　2020年7月8日　　　定価　　65,000円 + 税
体裁　　B5判　390ページ　　ISBN　978-4-86502-191-2

価格情報	定価　　65,000円 + 税
価格帯	1万円 ~ 10万円
納期	即日 ※午後3時までのお申込みで当日発送
用途／実績例	目次　※詳細はＨＰをご確認下さい第１章　データサイエンスの導入前に検討すべきこと～手段を目的にしないために～第２章　データ収集の仕方・考え方第３章　データの前処理～基礎から実践的処理まで第４章　分析結果の評価方法第５章　データ分析の進め方、現場への導入例やその提案第６章　ビジネスへの適用にあたって