世界標準 MIT 教科書 - Python 言語によるプログラミングイントロダクション 第 2 版 - データサイエンスとアプリケーション

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400
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書影画像は、許諾をいただいた上で出版社様公式サイトからお借りして掲載しています。

目次
1. さあ,始めよう! 2. Pythonの概要 3. 簡単な算術プログラム 4. 関数,スコープ,抽象化 5. 構造型,可変性と高階関数 6. テストとデバッグ 7. 例外とアサーション 8. クラスとオブジェクト指向プログラミング 9. 計算複雑性入門 10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造 11. プロットとクラス 12. ナップサック問題とグラフ最適化問題 13. 動的計画法 14. ランダムウォークと可視化 15. 確率,統計とプログラム 16. モンテカルロ・シミュレーション 17. 標本抽出と信頼区間 18. 実験データの理解 19. 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合 20. 条件付き確率とベイズ統計 21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計 22. 機械学習はやわかり 23. クラスタリング 24. 分類法 付録A Python 3.5 簡易マニュアル
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