出版社内容情報
データサイエンスの意味から金融データの分析、動的システムの分析などの工学応用までPythonを使って実際に分析しながら学ぶ。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」学問分野であり、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意味から金融データの分析、動的システムの分析などの工学応用までを、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、回帰分析、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、金融データなど時々刻々と変化する時系列データの分析、センサデータなどに含まれるノイズや外乱を見極めるスペクトル分析、さらにこのノイズや外乱を除去するためのディジタルフィルタ、そして最後に画像データの分析として画像処理の解説を行い、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。
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 深層学習（ディープラーニング）
8章 時系列データ分析
9章 スペクトル分析
10章 ディジタルフィルタ
11章 画像処理
おわりに
参考文献
橋本洋志［ハシモト ヒロシ］
著・文・その他
牧野浩二［マキノ コウジ］
著・文・その他
内容説明
データサイエンスは、幅広い分野にまたがり、科学的方法により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て、その知識体系を築くことです。
目次
第１章 はじめに
第２章 データの扱いと可視化
第３章 確率の基礎
第４章 統計の基礎
第５章 回帰分析
第６章 パターン認識
第７章 深層学習
第８章 時系列データ分析
第９章 スペクトル分析
第１０章 ディジタルフィルタ
第１１章 画像処理
著者等紹介
橋本洋志［ハシモトヒロシ］
１９８８年早稲田大学大学院理工学研究科博士課程単位取得退学。現在、産業技術大学院大学創造技術研究科・教授。工学博士（早稲田大学）
牧野浩二［マキノコウジ］
２００８年東京工業大学大学院理工学研究科制御システム工学専攻修了。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域・助教。博士（工学）（東京工業大学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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takao
Tom
