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データサイエンス設計マニュアル
本書は広い視野からデータサイエンス全体を俯瞰し、問題を解決する上で重要なことは何か、その設計原則に焦点を当てた入門書です。データを収集、分析、解釈するためのシステムを構築するために必要な、確率・統計の基礎から線形代数、スコアとランキング、統計分析、データマンジング、可視化、数学的モデル、回帰、機械学習まで広範囲にわたってカバーするだけでなく、思考プロセスも重視します。著者は、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校で長年にわたりコンピュータサイエンス教育に携わってきた計算機科学者で、統計学と計算機科学の枠を越えた新しい学問としてデータサイエンスを捉え直し、著者独自のアプローチでデータサイエンスの本質に迫ります。 1章データサイエンスとは 1.1 計算機科学、データサイエンス、リアルサイエンス 1.2 データについての興味深い問い 1.3 データの性質 1.4 分類と回帰 1.5 データサイ
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは主に①大学講座：大学レベルの理系科目②高校講座：受験レベルの理系科目の授業動画をアップしており、他にも理系の高校生・大学生に向けた様々な情報提供を行っています＜クラウドファンディング＞このチャンネルは皆さまからのご支援で成り立っています。応援してくださる方はご...
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