ゼロからはじめるデータサイエンス - Python で学ぶ基本と実践

目次
訳者まえがき
はじめに
1章 イントロダクション
2章 Python 速習コース
3章 データの可視化
4章 線形代数
5章 統計
6章 確率
7章 仮説と推定
8章 勾配下降法
9章 データの取得
10章 データの操作
11章 機械学習
12章 k 近傍法
13章 ナイーブベイズ
14章 単純な線形回帰
15章 重回帰分析
16章 ロジスティック回帰
17章 決定木
18章 ニューラルネットワーク
19章 クラスタリング
20章 自然言語処理
21章 ネットワーク分析
22章 リコメンドシステム
23章 データベースと SQL
24章 MapReduce
25章 前進しよう、データサイエンティストとして
付録A 日本語に関する補足
索引
紹介( powered by openBD )
データサイエンスとPythonプログラミングをゼロから学んで身につける!
データサイエンスを学んでみたい、でもプログラミングはできないし、という初心者向けの、幅広いトピックをカバーしたデータサイエンス入門書です。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネット、自然言語処理、グラフ解析、レコメンデーションシステム、機械学習、SQL、MapReduceまで、盛りだくさんの内容を詰め込んでおり、短時間でデータサイエンスの基本知識とPythonプログラミングのスキルを効率良く身につけることが可能です。