データサイエンスのための数学入門 : Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
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書誌事項
データサイエンスのための数学入門 : Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
オライリー・ジャパン, 2025.9 , オーム社(発売)
- タイトル別名
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Essential math for data science : take control of your data with fundamental linear algebra, probability, and statistics
データサイエンスのための数学入門 : Pythonで学ぶ線形代数確率統計の基礎
- タイトル読み
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データ サイエンス ノ タメ ノ スウガク ニュウモン : Python デ マナブ センケイ ダイスウ、カクリツ、トウケイ ノ キソ
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注記
表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)
原著 (O'Reilly Media, c2022) の全訳
内容説明・目次
内容説明
本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。数式による説明を最小限に抑え、ＳｙｍＰｙ、ＮｕｍＰｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。
目次
- １章 基礎数学と微積分のおさらい
- ２章 確率
- ３章 記述統計と推測統計
- ４章 線形代数
- ５章 線形回帰
- ６章 ロジスティック回帰と分類
- ７章 ニューラルネットワーク
- ８章 キャリアのアドバイスと今後の道筋
- 付録Ａ 補足
- 付録Ｂ 演習の解答
- 付録Ｃ 統計的有意性の落とし穴
「BOOKデータベース」 より
