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【図書】 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 --
Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ ／著, 江川崇 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２５．９ -- ２１ｃｍ -- ３９５ｐ

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タイトル データサイエンスのための数学入門
副書名 Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
著者名等 Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ ／著, 江川崇 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２５．９
大きさ等 ２１ｃｍ ３９５ｐ
分類 410
件名 数学
注記 原タイトル：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　Ｍａｔｈ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ
注記 文献あり　索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ】Ｎｉｅｌｄ　Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ　Ｇｒｏｕｐの創設者。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ　Ｍｅｄｉａや南カリフォルニア大学で講師を務めている。データ分析、機械学習、数理最適化、ＡＩシステムの安全性、実用的なＡＩなどに関するコースで定期的に教鞭を執っている。（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）
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
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0126-0　　 4-8144-0126-4
書誌番号 1125029724
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1125029724

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 410 一般書 貸出中 - 2078335168 iLisvirtual

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