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

Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ

このような方におすすめ

・自身の専門分野でデータサイエンスを応用したい方
・Pythonによる分析方法を学びたい方
  • 著者牧野 浩二・橋本 洋志 共著
  • 定価4,180 (本体3,800 円+税)
  • B5変 400頁 2023/11発行
  • ISBN978-4-274-23114-8
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 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。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274231148/
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