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第1章：データサイエンス入門 　1.1：データサイエンスの基本 　　1.1.1：データサイエンスの重要性 　　1.1.2：データサイエンスの定義とその歴史 　　1.1.3：データサイエンスにおけるモデリング 　　1.1.4：データサイエンスとその関連領域 　1.2：データサイエンスの実践 　　1.2.1：データサイエンスのプロセスとタスク 　　1.2.2：データサイエンスの実践に必要なツール 　　1.2.3：データサイエンスの実践に必要なスキル 　　1.2.4：データサイエンスの限界と課題 　コラム：ビジネス活用における留意点 第2章：RとPython 　2.1：RとPython 　　2.1.1：RとPythonの比較 　2.2：R入門 　　2.2.1：Rの概要 　　2.2.2：Rの文法 　　2.2.3：データ構造と制御構造 　2.3：Python入門 　　2.3.1：Pythonの概要 　　2.3.2：Pythonの文法 　　2.3.3：Pythonでのプログラミング 　　2.3.4：NumPyとpandas 　2.4：RとPythonの実行例の比較 　　2.4.1：簡単な分析の実行例 第3章：データ分析と基本的なモデリング 　3.1：データの特徴を捉える 　　3.1.1：分布の形を捉える ─ ビジュアルでの確認 　　3.1.2：要約統計量を算出する ─ 代表値とばらつき 　　3.1.3：関連性を把握する ─ 相関係数の使い方と意味 　　3.1.4：Rを使った相関分析 ─ 自治体のデータを使った例 　　3.1.5：確立分布とその利用 ─ 理論と実際の考え方 　3.2：データからモデルを作る 　　3.2.1：目的変数と説明変数 ─ 説明と予測の「向き」 　　3.2.2：簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果 　　3.2.3：ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析 　　3.2.4：複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用，モデル間の比較 　　3.2.5：線形回帰の仕組みと最小二乗法 　3.3：モデルを評価する 　　3.3.1：モデルを評価するための観点 　　3.3.2：この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定 　　3.3.3：モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数 　　3.3.4：モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度 　　3.3.5：残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット 　　3.3.6：説明変数同士の相関 ─ 多重共線性 　　3.3.7：標準偏回帰係数 第4章：実践的なモデリング 　4.1：モデリングの準備 　　4.1.1：データの準備と加工 　　4.1.2：分析とモデリングの手法 　4.2：データの加工 　　4.2.1：データのクレンジング 　　4.2.2：カテゴリ変数の加工 　　4.2.3：数値変数の加工とスケーリング 　　4.2.4：分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換 　　4.2.5：欠損値の処理 　　4.2.6：外れ値の処理 　4.3：モデリングの手法 　　4.3.1：グループに分ける ─ クラスタリング 　　4.3.2：指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析 　　4.3.3：一般化線形モデル（GLM）とステップワイズ法 　　4.3.4：2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰 　　4.3.5：セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木 　4.4：因果推論 　　4.4.1：データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論 　　4.4.2：因果の有無の検証 　　4.4.3：因果効果の推定 　　4.4.4：因果関係の定式化 ─ 構造方程式モデリング 　　4.4.5：因果関係の定式化 ─ 構造的因果モデル 　　4.4.6：因果関係の定式化 ─ ベイズ統計モデリング 　　4.4.7：因果の探索 　　4.4.8：因果関係に基づく変数選択 第5章：機械学習とディープラーニング 　5.1：機械学習の基本とその実行 　　5.1.1：機械学習の基本 　　5.1.2：機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn 　　5.1.3：機械学習の実行（教師あり学習） 　　5.1.4：機械学習の実行（教師なし学習） 　　5.1.5：スケーリングの実行（標準化・正規化） 　　5.1.6：次元の削減（主成分分析） 　コラム：機械学習と強化学習 　5.2：機械学習アルゴリズムの例 　　5.2.1：k近傍法 　　5.2.2：ランダムフォレスト 　　5.2.3：ロジスティック回帰とリッジ回帰 　　5.2.4：サポートベクターマシン（SVM） 　5.3：機械学習の手順 　　5.3.1：機械学習の主要な手順 　　5.3.2：ホールドアウト法による実行 　　5.3.3：クロスバリデーションとグリッドサーチ 　　5.3.4：閾値の調整 　　5.3.5：特徴量の重要度と部分従属プロット 　5.4：機械学習の実践 　　5.4.1：データの準備に関わる問題 　　5.4.2：特徴抽出と特徴ベクトル 　　5.4.3：機械学習の実行例 　5.5：ディープラーニング 　　5.5.1：ニューラルネットワーク 　　5.5.2：ディープラーニングを支える技術 　　5.5.3：ディープラーニング・フレームワーク 　　5.5.4：ディープラーニングの実行 　　5.5.5：生成モデル