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AI再現可能性のすゝめの評価
データ更新日:2020-09-13

AI分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位19
総合点2
Qiitaの記事での点数1
twitterでの点数1

基本情報

内容データ解析とレポート作成の再現性を高めよう。その先には、ボスの笑顔が待っている。 RStudioを使いこなそう。その先には、旨いお鮨が待っている。 Rマークダウンをマスターしよう。その先には、明るい未来が待っている。  本書はRによる再現可能なデータ解析とレポート作成を身につけるための一冊である。 Rがデータ解析のデファクトスタンダードとなった現在,Rの使い方やRによるさまざまなデータ解析手法についての情報は数多く入手できる。しかしどれだけ立派なデータ解析であっても,結果が再現できなかったり,間違いだらけだったり,時間がかかりすぎて完成しなかったりしたら,価値は半減である。  本書ではRStudioとRマークダウンについての解説を通して,再現性と信頼性を高め効率を上げるような「データ解析とレポート作成というプロセス」について解説している。データ解析に携わるすべての人に,再現可能性の意義を学び,RStudioとRマークダウンによる再現可能なデータ解析とレポート作成を日々の習慣としてほしい。
目次Chapter 1 再現可能性のすゝめ 1.1 アドホックなデータ解析とその問題点 1.2 Rスクリプトの導入とその問題点 1.3 再現可能なデータ解析とその問題点 1.4 Rマークダウンによる再現可能なレポート作成 1.5 再現可能なデータ解析とレポート作成のメリット Chapter 2 RStudio入門 2.1 RStudioとは 2.2 RStudioのダウンロードとインストール 2.3 はじめてのRStudio 2.4 まずはRStudioを動かしてみよう 2.5 RStudioでの作業パターン 2.6 タブの紹介 2.7 ツールバー 2.8 メニューバー 2.9 Windowsでの日本語の利用 Chapter 3 RStudioによる再現可能なデータ解析 3.1 Rスクリプトによる解析 3.2 はじめてRスクリプトを使うためのチュートリアル 3.3 プロジェクト機能を利用する 3.4 データの読み込みの自動化 3.5 解析結果の保存の自動化 Chapter 4 RStudioによる再現可能なレポート作成 4.1 再現可能なレポートづくりを目指そう 4.2 Rマークダウンによるレポート作成:最初の一歩 4.3 コードの記述と動作の制御 4.4 ドキュメントの記述 4.5 YAMLヘッダによるレポートのメタデータ設定 4.6 レポート作成の実行 4.7 Rマークダウン編集サポートツール 4.8 Rスクリプトからレポート作成 Chapter 5 Rマークダウンによる表現の技術 5.1 さまざまな形式のレポート作成 5.2 bookdownによる書籍の作成 5.3 flexdashboardでエッセンスを伝える 5.4 htmlwidgetsによるインパクトのある可視化 5.5 表を極める―正確さと効率の両立 5.6 文献目録の作成 Chapter 6 再現可能性を高める 6.1 バージョン管理システムによる解析プロジェクトの管理 6.2 再現できる環境づくり:packrat編 6.3 パラメータ付きRマークダウン 6.4 R以外の言語エンジンの利用 6.5 外部のRマークダウンとRスクリプトの読み込み 6.6 Rマークダウンで後ろ向き参照 Chapter 7 RStudioを使いこなす 7.1 RStudioのオプション 7.2 コード補完機能 7.3 コードスニペット 7.4 コードの診断 7.5 RStudioによるデバッグ 付録A マークダウン記法 付録B チャンクオプション 索引
著者高橋康介
出版日2018-05-15
ページ数164
出版社共立出版

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