資料詳細

データサイエンスのための数学入門利用可

Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ／著 -- オライリー・ジャパン -- 2025.9 -- 410

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所蔵館	所蔵場所	請求記号	資料コード	資料区分	帯出区分	状態
鳥取県立	一般	410/ﾆﾙﾄ/一般	122820817	一般	利用可

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資料詳細

タイトル	データサイエンスのための数学入門
書名ヨミ	データ　サイエンス　ノ　タメ　ノ　スウガク　ニュウモン
副書名	Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
著者名	Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ／著, 江川　崇／訳
著者ヨミ	ニールド，トーマス , エガワ，タカシ
出版者	オライリー・ジャパン
出版年	2025.9
ページ数等	３９５ｐ
大きさ	２１ｃｍ
一般注記	サンプルデータダウンロード
原書名	原タイトル：Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　Ｍａｔｈ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ
一般件名	数学
ISBN	4-8144-0126-4
ISBN13桁	978-4-8144-0126-0
定価	３６００円
問合わせ番号（書誌番号）	1120692475
NDC8版	410
NDC9版	410
NDC10版	410
著者紹介	【Ｔｈｏｍａｓ　Ｎｉｅｌｄ】Ｎｉｅｌｄ　Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ　Ｇｒｏｕｐの創設者。Ｏ’Ｒｅｉｌｌｙ　Ｍｅｄｉａや南カリフォルニア大学で講師を務めている。データ分析、機械学習、数理最適化、ＡＩシステムの安全性、実用的なＡＩなどに関するコースで定期的に教鞭を執っている。（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）
著者紹介	【江川崇】Ｓｍａｒｔｉｕｍ株式会社代表取締役。現場での機械学習関連技術の適用やエンジニアリングを手がけるソフトウェアデベロッパー。専門領域は自然言語処理。かつてはＡｎｄｒｏｉｄのデベロッパーとして２００９年から２０１９年までＡｎｄｒｏｉｄのＧｏｏｇｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ｅｘｐｅｒｔ（旧：Ｇｏｏｇｌｅ　ＡＰＩ　Ｅｘｐｅｒｔ）を務めた。（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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内容一覧

タイトル	著者名	ページ
１章　基礎数学と微積分のおさらい
２章　確率
３章　記述統計と推測統計
４章　線形代数
５章　線形回帰
６章　ロジスティック回帰と分類
７章　ニューラルネットワーク
８章　キャリアのアドバイスと今後の道筋
付録Ａ　補足
付録Ｂ　演習の解答
付録Ｃ　統計的有意性の落とし穴

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