「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･･･

　「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となって･･･

　Rは多くの分野において世界中で利用されています。Rを活用することによって，仕事の幅を広げ，アイディアを表現し，データサイエンスの新たな応用を生み出すことが可能になります。本書の著者であるJohn C･･･

スケーラビリティ，頑健性，セキュリティ，パフォーマンスが優れているアプリケーションをPythonで実現！ 　本書は，Pythonを用いたアプリケーション設計方法を様々な観点から解説します。ビジネス要･･･

　近年，統計局がe-statにより行政に関する各種統計データを積極的に公開している。このような動きを受けて，オープンデータに関する関心が高まっている。多くのオープンデータは地理空間情報と結びついており･･･

　近年，Rなどのオープンソースのデータ解析環境が整ってきており，これらを活用することで，実験・測定・調査を行った結果に対して，研究者自身の手で高度な分析手法を適用できるようになった。 　しかし，自然･･･

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本を，シンプルなデータを用いて実践的に解説。次のことが学べます。 ● ベイズ統計モデリングの概念を理解する ● PyMC･･･

データ解析とレポート作成の再現性を高めよう。その先には、ボスの笑顔が待っている。 RStudioを使いこなそう。その先には、旨いお鮨が待っている。 Rマークダウンをマスターしよう。その先には、明る･･･

　変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して，近年，変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。この方法によって，従来では扱うことが難しかった高･･･

　一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く，適切な欠測データの処理をしなければ，解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は，尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが，これま･･･