統計の森が注目している新刊をまとめて紹介します。紹介する書籍は統計学、数学、機械学習関連の書籍が中心です。
ここでは、2023年1月から3月に発売される書籍を紹介します。気になった書籍があれば、ぜひこちらのリンクから確認してみてください。
2023年3月発売
著者 | 後藤 俊介 |
発売日 | 2023/03/15 |
発行 | 技術評論社 |
出版社からの紹介 | 2018年に正式安定版ver.1.0がリリースされて以降、数値計算分野などで注目を集めている言語・Juliaの本格的な入門書です。本書では言語仕様や基本機能の解説に重きを置きながら、実践的な実用例まで解説します。 (Amazonのサイトから引用) |
統計の森コメント | Julia言語はPythonのように書けてCのように速いと言われています。 データ分析界隈でも利用者が増えているようで、習得しておきたい技術の一つです(私t41は既存の書籍で入門だけはしました)。 |
2023年2月発売
著者 | 岡野原 大輔 |
発売日 | 2023/02/21 |
発行 | 岩波書店 |
出版社からの紹介 | テキストに対応する画像を生成する――従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。 (Amazonのサイトから引用) |
統計の森コメント | 拡散モデルは深層生成モデルとして、その高品質な生成結果からも今最も注目されているといっても過言ではないモデルと思います。その拡散モデルについて、PFNの岡野原さんが執筆された書籍です。 理論の発展としてどのようなことを展望されているのか注目しています。 |
著者 | 古賀 政純 |
発売日 | 2023/02/21 |
発行 | インプレス |
出版社からの紹介 | 本書では、技術者だけでなく、IT基盤の方向性の検討や戦略の立案、意思決定を行う立場の方が、導入前の検討を実践できる内容を盛り込みました。具体的には、コンテナの特徴、導入時の検討項目、注意点などのチェックリストを設け、システム構成例などを解説図にまとめ、要点を把握しやすいようにしました。また、大規模データセンター向けのコンテナ基盤構築の経験がない技術者でも、その基礎を理解できるよう、Docker(v20.10.系)のインストール手順、使用法などを具体的に記載しています。 (Amazonのサイトから引用) |
統計の森コメント | データ分析環境としてもDockerは有効な場面多いと思います。クリーンな環境を容易に用意できるので、ライブラリの依存関係などに悩ませられることが少なくなります。 第3版では、Docker Compose(これは知っておくと良い)やKubernetes(データ分析視点ではここまでは不要かも)などの解説も網羅されているようです。 |
2023年1月発売
著者 | |
発売日 | 2023/01/18 |
発行 | |
出版社からの紹介 | |
統計の森コメント | 準$1$級までの統計検定の試験はPBTからCBTに移行された一方で、CBT向けの問題集が統計検定公式ではこれまでありませんでした。この度発売されたので、購入者向けに解答例の作成などを行う予定です。 |
著者 | Cathy Tanimura(著) |
発売日 | 2023/01/26 |
発行 | オライリー・ジャパン |
出版社からの紹介 | クラウドの普及とともに、SQLの利用範囲は拡大し、データサイエンティストもデータベースを直接扱う機会が増えています。本書は、データ分析に関わるSQLのテクニックを学び、分析プロセスにおいてSQLを最大限に活用するためのものです。時系列解析などでは、SQLが日付・時刻の比較や処理に長けており、威力を発揮できる最たるものです。 (Amazonのサイトから引用) |
統計の森コメント | 「データ分析」となるとPythonやRを使ってと身構えることが多いと思います。しかし、データを扱うという意味ではDB+SQLは非常に重要と思います。 実際、SQLでデータを抽出するところだけでもかなりのことができます。また、データ構造についても考えが向くと思いますので、データ分析視点でのSQL本、気になります。 オライリー本は実践的な内容が多いのでわかりやすそうな点もポイントです。 |
その他参考
- 主な参考書籍一覧 〜統計学、基礎的な数学、機械学習 etc〜
- 本サイトで取り扱っている書籍の一覧。こちらも併せて参考にしてもらえればと思います。
- 【統計の森 独自評価】統計学・数学・機械学習などの参考書のレビュー まとめ
- 統計の森が独自にまとめる参考書のレビューまとめ