ようこそ!
マイページ
ご利用ガイド
組合員情報の変更
メールアドレスの変更
ログイン
サイトトップ
e
フレンズトップ
すべて
本
雑誌
CD
DVD・Blu-ray
クリア
本 こだわり検索
書名
著者名
商品説明
出版社名
出版年月
―
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
1983
1982
年
―
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
月
以前
のみ
以降
ジャンル
選択してください
文庫
新書・選書
文芸
教養
人文
教育
芸術
児童
趣味
生活
地図・ガイド
就職・資格
語学
小学学参
中学学参
高校学参
辞典
コミック
ゲーム攻略本
エンターテイメント
日記手帳
社会
法律
経済
経営
ビジネス
理学
工学
コンピュータ
医学
看護学
薬学
ISBNコード
予約商品を表示しない
検索
クリア
本 >
コンピュータ
>
データベース
>
データ分析
出版社名:マイナビ出版
出版年月:2019年3月
ISBN:978-4-8399-6525-9
425P 24cm
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 Pythonで手を動かして学ぶデータ分析
中山浩太郎/監修 塚本邦尊/著 山田典一/著 大澤文孝/著
組合員価格 税込
3,114
円
(通常価格 税込 3,278円)
割引率 5%
在庫あり
生協宅配にてお届け
※ご注文が集中した場合、お届けが遅れる場合がございます。
内容紹介・もくじなど
データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化!
もくじ情報:本書の概要とPythonの基礎;科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎;記述統計と単回帰分析;確率と統計の基礎;Pythonによる科学計算(NumpyとScipy);Pandasを使ったデータ加工処理;Matplotlibを使ったデータ可視化;機械学習の基礎(教師あり学習);機械学習の基礎(教師なし学習);モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕
データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化!
もくじ情報:本書の概要とPythonの基礎;科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎;記述統計と単回帰分析;確率と統計の基礎;Pythonによる科学計算(NumpyとScipy);Pandasを使ったデータ加工処理;Matplotlibを使ったデータ可視化;機械学習の基礎(教師あり学習);機械学習の基礎(教師なし学習);モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕
著者プロフィール
中山 浩太郎(ナカヤマ コウタロウ)
2000年10月(株)関西総合情報研究所代表取締役社長就任。2002年4月同志社女子大学非常勤講師就任。2007年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得。2007年4月大阪大学大学院情報科学研究科特任研究員就任。2008年4月東京大学知の構造化センター特任助教就任。2012年4月東京大学知の構造化センター特任講師就任。2014年12月東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師就任
中山 浩太郎(ナカヤマ コウタロウ)
2000年10月(株)関西総合情報研究所代表取締役社長就任。2002年4月同志社女子大学非常勤講師就任。2007年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得。2007年4月大阪大学大学院情報科学研究科特任研究員就任。2008年4月東京大学知の構造化センター特任助教就任。2012年4月東京大学知の構造化センター特任講師就任。2014年12月東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師就任
同じ著者名で検索した本
実践UMLによるシステム開発 SEのためのVisioと.NET活用術
田中成典/監修 中山浩太郎/編著 中村健二/編著 上山智士/〔ほか〕著
もくじ情報:本書の概要とPythonの基礎;科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎;記述統計と単回帰分析;確率と統計の基礎;Pythonによる科学計算(NumpyとScipy);Pandasを使ったデータ加工処理;Matplotlibを使ったデータ可視化;機械学習の基礎(教師あり学習);機械学習の基礎(教師なし学習);モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕
もくじ情報:本書の概要とPythonの基礎;科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎;記述統計と単回帰分析;確率と統計の基礎;Pythonによる科学計算(NumpyとScipy);Pandasを使ったデータ加工処理;Matplotlibを使ったデータ可視化;機械学習の基礎(教師あり学習);機械学習の基礎(教師なし学習);モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕