データサイエンス教本 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
第2版
出版社名 | オーム社 |
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出版年月 | 2023年11月 |
ISBNコード |
978-4-274-23114-8
(4-274-23114-3) |
税込価格 | 4,180円 |
頁数・縦 | 383P 24cm |
シリーズ名 | データサイエンス教本 |
商品内容
要旨 |
データサイエンスは、科学的方法により、仮説発見・仮説検証を通して、データの産み出されたメカニズムや因果性を明らかにし、その知識体系を築くことです。 |
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目次 |
第1章 はじめに |
出版社・メーカーコメント
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。