データサイエンティストはどのように考えるのか？

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

近年、脳科学の進歩によってその仕組みが解明されつつある。脳の複雑な仕組みの一端を理解することで、日常生活や仕事、学習などに活用できるチャンスがあるようだ。また、認知症や不眠など脳にかかわるリスクへも適切に取り組めるかもしれない。脳に隠れた意外な一面を知ることで、これからも脳と上手につきあおう。
本誌は『週刊東洋経済』２０１６年１０月８日号掲載の２１ページ分を電子化したものです。

入試問題をテーマにした日本史学習の決定版!入試だけでなく、一般教養としても重宝する歴史がまるごとわかる一本です。


入試問題の本文をそのまま収載した「そのまま出るパターン」の日本史版です。
過去二十数年分の入試問題を完全データ化し、非常に高い正確さで出題頻度を分
析しています。

ただ答えを暗記するのではなく、問題の本文ごと頭に入れることで、入試問題の
ポイントを丸ごとつかむ事が出来ます。

集中して勉強したい人にも、空き時間に少しずつ進めたい人にも有効的な一問一
答方式の勉強法で、日本史をマスターしましょう。

この一冊で世界史の知識は全てカバー!直近の入試問題を分析、出題頻度ごとにデータ化した内容は、長く使える貴重な音源となっています。常に学習したい方は、是非!


空所補充、文章選択、正誤、論述・・・
世界史の入試問題の出題方法にはいくつかありますが、
受験生の皆さんはどの方法に一番慣れておくべきなのでしょうか。

著者の長年にわたる研究や数多くの生徒の声をまとめた結果から、
全入試問題の約50%が“空所補充問題”であり、すべての出題方法の基礎にある
「知識」を増やす方法として、最も適した学習法は“空所補充”的学習法という事
がわかりました。

また、入試問題は「出題パターン」があります。
一年の間でも似たようなパターンで様々な大学で出題されています。
本書では、入試問題の本文をそのまま出題しており、
さまざまな「パターン」で覚えることによって入試に直結した暗記法で学習する
ことができます。

また受験生が手薄になりがちな「近代史・現代史」が非常に充実しているのも特
徴です。
本書をおおいに活用し、最高の結果を得られるように、勉強してみませんか?

Author Martin Kleppmann helps you navigate the diverse data landscape by examining the pros and cons of various technologies for processing and storing data. Software keeps changing, but the fundamental principles remain the same. With this book, software engineers and architects will learn how to apply those ideas in practice, and how to make full use of data in modern applications.

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

保険契約をめぐる高齢者とのトラブルが絶えない。

「理解」から「分析」、そして「実践活用」へ。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、