そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は？データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。
もくじ情報：第１部　数理モデルとは（データ分析と数理モデル；数理モデルの構成要素・種類）；第２部　基礎的な数理モデル（少数の方程式によるモデル；少数の微分方程式によるモデル；確率モデル；統計モデル）；第３部　高度な数理モデル（時系列モデル；機械学習モデル；強化学習モデル；多体系モデル・エージェントベースモデル）；第４部　数理モデルを作る（モデルを決めるための要素；モデルを設計する；パラメータを推定する；モデルを評価する）

江崎　貴裕(エザキ　タカヒロ)
東京大学先端科学技術研究センター特任講師。２０１１年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。２０１５年、同大学院博士課程修了（特例適用により１年短縮）、博士（工学）。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、ＪＳＴさきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、２０２０年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる（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）