データサイエンスの基礎
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データサイエンスの基礎
（データサイエンス入門）
講談社, 2019.8
- Other Title
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Fundamentals of data science
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データ サイエンス ノ キソ
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Note
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p173
Description and Table of Contents
Table of Contents
- 第１章 リテラシーとしてのデータサイエンス（データサイエンスの目的と必要性；リテラシーとデータの見方確率的現象と決定論的現象）
- 第２章 確率（確率の定義と役割；確率の公理的定義；条件付き確率とベイズの定理）
- 第３章 データからの情報抽出（度数分布表とヒストグラム；統計グラフの活用；データの特性値（代表値、ばらつき）；標準化と標準得点；散布図、共分散；相関係数と回帰直線；回帰直線）
- 第４章 確率的な現象の扱い（確率的な現象と確率変数（離散型・連続型）；確率変数の期待値（平均）と分散；確率分布；同時分布と周辺分布、独立性；２次元正規分布；大数の法則、中心極限定理）
- 第５章 統計的な話題（シンプソンのパラドックス；無作為化回答法）
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