データサイエンス教本(第2版) ―Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習‪―‬

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。



Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ

データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。

本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識(機械学習)、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです.

データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。



Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。



第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系(AutoEncoder、GAN)などの近年重要視されるテーマを取り上げました。



1章 はじめに

2章 データの扱いと可視化

3章 確率の基礎

4章 統計の基礎

5章 回帰分析

6章 パターン認識

7章 時系列データ分析

8章 深層学習の基礎

9章 深層学習による画像処理

10章 深層学習による自然言語処理

11章 生成系深層学習

12章 深層強化学習

索引