データサイエンス実践

これからは人が機械と共生する時代である。ＡＩとの豊かなコミュニケーションを構築するために、プログラミングの基礎を知り、ツールとして活用できるようになることは、いまやリベラルアーツや外国語の習得にも比せられる、現代人の基礎的な教養である。本書は、姉妹本「データサイエンスリテラシー」「データサイエンス応用基礎」を補完し、実践力をつけるための演習書である。プログラミングのマニュアルではなく、実践をとおしてデータサイエンスの実力を獲得するための書であり、本書によって、表計算ソフトＥｘｃｅｌとプログラミング言語Ｐｙｔｈｏｎを用いた、多変量解析と分類・識別の初歩的手法を学ぶことができる。データサイエンス・ＡＩの知識を研究現場や職場で活用する学生・社会人にとって好個な入門書である。

AIとの豊かなコミュニケーションを構築するために，プログラミングの基礎を知り，ツールとして活用できるようになることは，今やリベラルアーツや外国語の習得にも比せられる，現代人の基礎的な教養である。本書は，姉妹本「データサイエンスリテラシー」「データサイエンス応用基礎」を補完し，実践力をつけるための演習書である。プログラミングのマニュアルではなく，実践をとおしてデータサイエンスの実力を獲得するための書であり，本書によって，表計算ソフト Excel とプログラミング言語 Python を用いた，多変量解析と分類・識別の初歩的手法を学ぶことができる。

目次

1. Excel を用いたデータ分析

2. Python を用いた統計解析とクラスタリング

3. Python を用いた回帰分析

4. Python を用いたデータの分類・識別

付録：Python のインストール

練習問題の解答

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