【レビュー】岩波データサイエンス　1

【特集】ベイズ推論とMCMCのフリーソフト
解説記事
・ベイズ統計超速習(伊庭幸人)
・階層ベイズ最初の一歩——JAGSを使って(久保拓弥)
・時系列・空間データのモデリング(伊東宏樹)
・Stan入門——次世代のベイジアンモデリングツール(松浦健太郎)
・PythonのMCMCライブラリPyMC(渡辺祥則)
・時間・空間を含むベイズモデルのいろいろな表現形式(伊庭幸人)
コラム(伊庭・松浦・高柳)
・2ページで分かるMCMCの秘密
・MCMCソフトを使う前に——一般的な準備から統計モデリングまで
・Pythonとは
・MCMCソフトウェアの比較
・赤池スクールとベイズ統計——1980年代の統計数理研究所
【話題】
・脳とディープニューラルネットワーク——視覚情報の復号化(林隆介)
・林隆介氏インタビュー(聞き手:伊庭幸人・麻生英樹)
【連載】など
・確率と論理を融合した確率モデリングへの道(第1回)(佐藤泰介・麻生英樹)
・計算機で作る面白いナンプレ(とん)
・掌編小説《海に溺れて》(円城塔)

Vol.1 特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」:データ分析において必須の道具となりつつある階層ベイズの枠組み，それを支える MCMC(マルコフ 連鎖モンテカルロ法)をベースとしたフリーソフトについて，基礎から最新情報までを伝える．[刊行委員会メンバー]伊庭幸人・麻生英樹・久保拓弥・松浦健太郎・尾崎 隆・中谷秀洋・高柳慎一・北島顕正・斉藤 稔・西垣林太郎・立森久照[特集解説]ベイズ超速習コース(伊庭幸人) 2ページでわかるMCMCの秘密(伊庭幸人) 階層ベイズ 最初の一歩(久保拓弥) 時系列・空間データのモデリング(伊東宏樹) MCMCソフトウェアの比較(松浦健太郎) Stan入門(松浦健太郎) Pythonとは(高柳慎一) PythonのMCMCライブラリPyMC(渡辺祥則) 時間・空間を含むベイズモデルのいろいろな表現形式(伊庭幸人) [話題]脳とディープニューラルネットワーク(林隆介)+インタビュー [連載]確率と論理を融合した確率モデリングへの道1(佐藤泰介・麻生英樹) [その他]小説《海に溺れて》(円城塔) 計算機で作る面白いナンプレ(とん)

　・データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか[2017-06-11に投稿]

　・【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本[2016-08-23に投稿]