本書は，ビッグデータ時代にますます必要となる，データの組み合わせあるいは仮説の組み合わせによって新たな仮説を構築する方法を具体例とともに解説する。 通信システムの向上によって，これまで以上に大容･･･

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･･･

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･･･

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･･･

本書は，データ分析，特にデータの「予測」を中心に取り扱う予測分析に焦点を当てている。数多く存在するデータ分析に関する書籍の中でも本書がユニークな点は，アルゴリズムや技法の説明に終始するのではなく，現実･･･

データサイエンスという産業および研究領域の浸透と昨今の深層学習の発展を背景に，プログラミング言語Pythonの重要性は非常に高く認知されている。Pythonは化学，生物学の研究で利用され，システム記述･･･

　本書では，私たちの日常の社会生活の場や生産活動の場を課題フィールドと呼ぶ。課題フィールドアは多岐に亘り，それぞれの課題フィールドは当然のことながら独自の特徴や問題点などを有している。このような課題フ･･･

本書ではPythonを使い，火星や木星や銀河の最果てを，詩人の魂を，高度な金融の世界を，選挙の不正を，ゲーム・ショーのトリックを，探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み，モンテカル･･･

本書は，Rを用いたソーシャルメディア分析の入門書である。ここでいうソーシャルメディアとは，TwitterやFacebookに代表されるSNS（ソーシャルネットワークサービス）とほぼ同義である。このよう･･･

　「時系列解析」は過去の自身のデータから未来のデータを予測するために用いられる手法であるが，予測だけでなく，事象の分解・理解に強みを持つ手法でもある。本書では，応用範囲の広い「時系列解析」について，マ･･･