現在，データサイエンティストには，従来データサイエンティストが行なっていた統計モデリングや機械学習モデルの構築に加えて，ビジネス側の要件の整理，多様なファイル形式からのデータ取得，API連携，データの･･･

データサイエンスの数理的基礎付けとして確率と統計を学ぶことが本書の目的である。本書は高等学校で学ぶ確率のごく初歩と数学リテラシーを前提とするが，必要に応じて補習すれば十分であろう。本書は確率論の基礎か･･･

本書では，機械学習の分野を広く扱い，それらの最も基礎となる部分を説明しながら，数学やプログラミングを極力使わずして機械学習の世界全体へ初学者を連れ回すことを目的としている。扱う項目は，どれもがそれ一つ･･･

微分幾何学を全く学んだことのない（大学理工系2年生以上の）初学者を対象にした入門書である。多様体の基本事項と情報幾何学の考え方を説明するとともに，双対平坦構造や確率分布空間の幾何構造について詳しく解説･･･

確率関数あるいは確率密度関数の集まりからなる統計的モデルのもつ自然な微分幾何学的構造を扱う。統計学に関して深入りをせずに、入門的な内容を解説している。数学的予備知識としては、微分積分、線形代数を前提と･･･

　本書は，最新鋭のStandard ML系言語「SML#」を用いて，実践的なMLプログラミング手法を解説する教科書である。 　型を考えて式を組み合わせていくMLプログラミングの基本はもとより，コマン･･･

本書はコンピューティング史 (コンピュータとコンピュータに関連するさまざまな活動の歴史）の一般向け通史である。18世紀以前の計算から、現代のインターネットやSNSに至るまで、幅広くカバーする。技術指向･･･

深層強化学習は，強化学習と深層学習の組み合わせである。この研究分野の発展により，従来機械で扱う範疇ではなかった広範囲の複雑な意思決定問題を解けるようになってきた。深層強化学習はヘルスケア，ロボティクス･･･

　本書は，統計学の入門書と，統計学の例題をPythonを使って処理する手法を学ぶ実用書の両面を具えた書籍である。 　基本的な統計学の重要トピックを例題などを通して詳しく解説したのち，その例題に関する･･･

情報学・情報工学を学ぶ大学生が知っておくべき内容を，数理的な基本知識から卒業研究に役立つ実験デザインならびに論文作成技術までを一冊にまとめることで，学生諸君の学習活動の手助けとなるように系統的に設計・･･･