フルスタック JavaScript と Python 機械学習ライブラリで実践するソーシャルビッグデータ

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192
目次
第I部 基礎編 1. ビッグデータ 1.1 ビッグデータの特徴 1.2 実世界データ 1.3 オープンデータ 1.4 ソーシャルデータ 1.5 ソーシャルビッグデータ 1.6 イシカワ・コンセプト,そしてジオソーシャルビッグ 1.7 ソーシャルビッグデータ応用(ケーススタディ) 1.8 本書で学んでほしいこと 2. データマイニング・機械学習の基本技術 2.1 概論 2.2 データマイニングとは 2.3 データマイニングと周辺分野の関連 2.4 データマイニングのプロセス 2.5 クラスタリング 2.6 分類 2.7 その他の手法 第II部 実践編 3. ソーシャルビッグデータ分析を支えるWeb技術 3.1 フルスタック JavaScript 3.2 環境構築 3.3 Web 3 層アーキテクチャの実装 4. データを集める 4.1 ソーシャルビッグデータを知る 4.2 ソーシャルビッグデータの収集 4.3 ジオソーシャルビッグデータの収集 4.4 クローラの実装と運用 5. データを可視化する 5.1 可視化ライブラリのインストール 5.2 ソーシャルデータ分析可視化環境の準備 5.3 散布図 5.4 ワードクラウド 5.5 地図描画 5.6 ヒートマップ 6. データを分析する 6.1 準備 6.2 線形回帰 6.3 k-means 6.4 DBSCAN 6.5 機械学習 6.6 TF-IDF 6.7 おわりに 引用・参考文献 索引