タイトルコード |
1000101064907 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス |
書名ヨミ |
パイソン デ マナブ ハジメテ ノ データ サイエンス |
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基礎テキスト |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
吉田 雅裕/著
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著者名ヨミ |
ヨシダ マサヒロ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
技術評論社
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出版年月 |
2023.4 |
本体価格 |
¥2200 |
ISBN |
978-4-297-13421-1 |
ISBN |
4-297-13421-1 |
数量 |
295p |
大きさ |
26cm |
分類記号 |
007.609
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件名 |
データマイニング
機械学習
数理統計学
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内容紹介 |
データサイエンスの入門書。データの集め方や前処理の方法から、統計学、アルゴリズム、人工知能まで図解で楽しく学べるとともに、プログラミング言語「Python」による演習で実践的な技術も身に付く。 |
著者紹介 |
山口県出身。東京大学大学院博士課程修了。博士(学際情報学)。中央大学国際情報学部准教授。同大学AI・データサイエンスセンター所員。 |
目次タイトル |
第1章 データサイエンスへのいざない |
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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 |
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第2章 データサイエンスのためのPythonプログラミング |
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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 |
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第3章 データサイエンスのためのデータ収集 |
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3-1 公開データの収集 3-2 アンケート調査 3-3 Webスクレイピング |
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第4章 データサイエンスのためのデータ前処理 |
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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 |
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第5章 データサイエンスのための確率統計 |
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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 |
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第6章 統計的検定を用いたデータサイエンス |
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6-1 確率分布 6-2 推測統計 |
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第7章 A/Bテストを用いたデータサイエンス |
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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 |
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第8章 データサイエンスのためのアルゴリズム |
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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 |
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第9章 回帰AIを用いたデータサイエンス |
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9-1 回帰(Regression) 9-2 回帰分析 9-3 重回帰分析 |
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第10章 分類AIを用いたデータサイエンス |
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10-1 分類AI 10-2 決定木 10-3 アンサンブル学習 |
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第11章 クラスタリングAIを用いたデータサイエンス |
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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 |
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第12章 レコメンドAIを用いたデータサイエンス |
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12-1 連関分析 12-2 協調フィルタリング |
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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 |
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13-1 時系列データ 13-2 文章データ分析 |
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第14章 画像分析AIを用いたデータサイエンス |
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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) |