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データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
橋本洋志

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商品説明

【内容情報】(出版社より)
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

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
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】(「BOOK」データベースより)
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

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
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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