データサイエンス実践 : モデルカリキュラム準拠
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書誌事項
データサイエンス実践 : モデルカリキュラム準拠
培風館, 2024.3
- タイトル別名
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Data science practice with Excel and Python
データサイエンス : 実践 : モデルカリキュラム準拠
- タイトル読み
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データ サイエンス ジッセン : モデル カリキュラム ジュンキョ
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注記
索引: p157-158
内容説明・目次
内容説明
これからは人が機械と共生する時代である。ＡＩとの豊かなコミュニケーションを構築するために、プログラミングの基礎を知り、ツールとして活用できるようになることは、いまやリベラルアーツや外国語の習得にも比せられる、現代人の基礎的な教養である。本書は、姉妹本「データサイエンスリテラシー」「データサイエンス応用基礎」を補完し、実践力をつけるための演習書である。プログラミングのマニュアルではなく、実践をとおしてデータサイエンスの実力を獲得するための書であり、本書によって、表計算ソフトＥｘｃｅｌとプログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎを用いた、多変量解析と分類・識別の初歩的手法を学ぶことができる。データサイエンス・ＡＩの知識を研究現場や職場で活用する学生・社会人にとって好個な入門書である。
目次
- １ Ｅｘｃｅｌを用いたデータ分析（Ｅｘｃｅｌの基本操作；合計・平均・分散の計算；データの可視化〜棒グラフ；データの可視化〜散布図；オープンデータと相関・回帰分析；ｔ検定；Ｆ検定）
- ２ Ｐｙｔｈｏｎを用いた統計解析とクラスタリング（統計量と相関係数の計算；クラスタリング）
- ３ Ｐｙｔｈｏｎを用いた回帰分析（単回帰分析；重回帰分析；多項式回帰分析）
- ４ Ｐｙｔｈｏｎを用いたデータの分類・識別（κ‐近傍法；決定木；ランダムフォレスト；サポートベクターマシン）
「BOOKデータベース」 より