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書誌情報サマリ

書名

データサイエンスのための数学入門　Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎

著者名 Thomas Nield／著 江川崇／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2025.9
請求記号 410/01299/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0238662233一般和書２階開架新着本在庫 

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書誌詳細

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請求記号 410/01299/
書名 データサイエンスのための数学入門　Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
著者名 Thomas Nield／著 　 江川崇／訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2025.9
ページ数 24,395p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-8144-0126-0
原書名 原タイトル:Essential math for data science
分類 410
一般件名 数学
書誌種別 一般和書
内容紹介 データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰といった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイド。数式による説明を最小限に抑え、コード例を通じて解説する。
タイトルコード 1002510037744

要旨 本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。数式による説明を最小限に抑え、ＳｙｍＰｙ、ＮｕｍＰｙ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。
目次 １章　基礎数学と微積分のおさらい
２章　確率
３章　記述統計と推測統計
４章　線形代数
５章　線形回帰
６章　ロジスティック回帰と分類
７章　ニューラルネットワーク
８章　キャリアのアドバイスと今後の道筋
付録Ａ　補足
付録Ｂ　演習の解答
付録Ｃ　統計的有意性の落とし穴


内容細目表：

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