Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス（技術評論社） [電子書籍]

Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス（技術評論社） の 商品概要

• 文理を問わないすべての大学生が身に着けるべきデータサイエンスの基礎を，Pythonを使った演習を行いながら実践的に学べる教科書です。数学的なバックグラウンドが無くても，概要を理解しながら飽きずに進めることができる内容です。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に準拠。大学，大学院の講義で教科書として使用しやすいよう，全14章で構成しています。
  

• 目次

  第1章　データサイエンスへのいざない
  1-1　データ（Data）
  1-2　データサイエンス（Data science）
  1-3　データサイエンティスト
  1-4　データサイエンスにおける分析手法
  演習問題
  第2章　データサイエンスのためのPythonプログラミング
  2-1　プログラミングの基本
  2-2　データの構造
  2-3　Pythonの準備と実行
  演習問題
  第3章　データサイエンスのためのデータ収集
  3-1　公開データの収集
  3-2　アンケート調査
  演習問題
  第4章　データサイエンスのためのデータ前処理
  4-1　データの蓄積
  4-2　データ加工の技術
  4-3　データクレンジング
  演習問題
  第5章　データサイエンスのための確率統計
  5-1　直感と数学
  5-2　数え上げ
  5-3　集合と場合の数
  5-4　確率
  5-5　基本統計量
  演習問題
  第6章　統計的検定を用いたデータサイエンス
  6-1　確率分布
  6-2　推測統計
  演習問題
  第7章　A/Bテストを用いたデータサイエンス
  7-1　A/Bテスト
  7-2　「平均値の差の検定」と「独立性の検定」
  7-3　アンケート調査によるデータの分析
  演習問題
  第8章　データサイエンスのためのアルゴリズム
  8-1　ソフトウェアとアルゴリズム
  8-2　組み合わせ爆発
  8-3　探索問題
  演習問題
  第9章　回帰AIを用いたデータサイエンス
  9-1　回帰（Regression）
  9-2　回帰分析
  9-3　重回帰分析
  演習問題
  第10章　分類AIを用いたデータサイエンス
  10-1　分類AI
  10-2　決定木
  10-3　アンサンブル学習
  演習問題
  第11章　クラスタリングAIを用いたデータサイエンス
  11-1　クラスタリング
  11-2　階層的クラスタリング
  11-3　非階層的クラスタリング
  演習問題
  第12章　レコメンドAIを用いたデータサイエンス
  12-1　連関分析
  12-2　協調フィルタリング
  演習問題
  第13章　時系列データ分析AIと自然言語処理AIを用いたデータサイエンス
  13-1　時系列データ
  13-2　文章データ分析
  演習問題
  第14章　画像分析AIを用いたデータサイエンス
  14-1　AIによる画像分析
  14-2　ニューラルネットワーク
  14-3　畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional neural network）
  演習問題
  

Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス（技術評論社） の商品スペック