Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス

書籍情報

発売日 : 2023年04月15日

著者/編集 : 吉田 雅裕

出版社 : 技術評論社

発行形態 : 単行本

書籍説明

内容紹介

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)に準拠。ていねいな解説と豊富なPython演習で実践的なデータサイエンスの力がつく。14章の構成で半期1コマの講義に対応、文系理系を問わず初学者に最適。

目次

■第1章 データサイエンスへのいざない
◆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
■演習問題

■第2章 データサイエンスのためのPythonプログラミング
◆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
■演習問題

■第3章 データサイエンスのためのデータ収集
◆3-1 公開データの収集
◆3-2 アンケート調査
■演習問題

■第4章 データサイエンスのためのデータ前処理
◆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
■演習問題

■第5章 データサイエンスのための確率統計
◆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
■演習問題

■第6章 統計的検定を用いたデータサイエンス
◆6-1 確率分布
◆6-2 推測統計
■演習問題

■第7章 A/Bテストを用いたデータサイエンス
◆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
■演習問題

■第8章 データサイエンスのためのアルゴリズム
◆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
■演習問題

■第9章 回帰AIを用いたデータサイエンス
◆9-1 回帰(Regression)
◆9-2 回帰分析
◆9-3 重回帰分析
■演習問題

■第10章 分類AIを用いたデータサイエンス
◆10-1 分類AI
◆10-2 決定木
◆10-3 アンサンブル学習
■演習問題

■第11章 クラスタリングAIを用いたデータサイエンス
◆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
■演習問題

■第12章 レコメンドAIを用いたデータサイエンス
◆12-1 連関分析
◆12-2 協調フィルタリング
■演習問題

■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
◆13-1 時系列データ
◆13-2 文章データ分析
■演習問題

■第14章 画像分析AIを用いたデータサイエンス
◆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)
■演習問題

著者情報

吉田 雅裕
吉田, 雅裕, 1985-