Python 言語によるビジネスアナリティクス - 実務家のための最適化・統計解析・機械学習

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ページ数
516
説明

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. なぜ今 Python か? 2. 環境の整備 Docker と Anaconda 3. 対話型シェルI Python と Jupyter (IPython Notebook) 4. 数値計算モジュール NumPy 5. 可視化モジュール matplotlib, seaborn, bokeh 6. 科学技術計算モジュール SciPy 7. データ解析モジュール pandas, blaze, dask 8. 統計モジュール statsmodels 9. 機械学習モジュール scikit-learn 10. 最適化 11. 数理最適化モジュール PuLPとOpenOpt 12. ネットワークモジュール NetworkX 13. 制約最適化モジュール SCOP 14. スケジューリング最適化モジュール OptSeq 15. 動的最適化 16. Excel 連携モジュール xlwings 付録A. Python の基礎と標準モジュール 付録B. 機械学習 付録C. 計算量とデータ構造
紹介( powered by openBD

一冊でPythonがビジネス・研究に使える! Ver3.5対応
 本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。
 そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。
 Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。
また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。
 Pythonを使うすべての読者、必読必携の書である。