データサイエンス教本　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習「第２版」

データサイエンスは、科学的方法により、仮説発見・仮説検証を通して、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、その知識体系を築くことです。

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」学問分野です。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基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、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、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、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。
第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。

目次

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　時系列データ分析
8章　深層学習の基礎
9章　深層学習による画像処理
10章　深層学習による画像処理
11章　生成系深層学習
12章　深層強化学習
索引

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