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Python言語によるビジネスアナリティクス:実務家のための最適化・統計解析・機械学習

近代科学社

6,400円+税

本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。

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内容紹介

この一冊でPythonがビジネス・研究に使える! Ver3.5対応

本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。

Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。

書誌情報

  • 著者: 久保 幹雄, 小林 和博, 斉藤 努, 並木 誠, 橋本 英樹
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2016-08-31)
  • 最終更新日: 2016-08-31
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 517ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

機械学習、科学技術計算、最適化等などに興味のある方

著者について

久保 幹雄

専門は,サプライ・チェインならびに組合せ最適化.現在東京海洋大学教授.

小林 和博

専門は,数理工学,特に数理最適化.現在,東京理科大学理工学部経営工学科講師,博士(理学)

斉藤 努

専門は,組合せ最適化とシミュレーション.現在,(株) 構造計画研究所にてオペレーションズ・リサーチを用いたプロジェクトに従事

並木 誠

専門は,数理最適化とその応用.現在,東邦大学理学部情報科学科准教授

橋本 英樹

専門は,組合せ最適化,実用的なアルゴリズム.現在,甲南大学 知能情報学部 知能情報学科 教授,音声科学に関する研究に従事

目次

1. なぜ今Pythonか?

2. 環境の整備DockerとAnaconda

3. 対話型シェルIPythonとJupyter (IPython Notebook)

4. 数値計算モジュールNumPy

5. 可視化モジュールmatplotlib,seaborn, bokeh

6. 科学技術計算モジュールSciPy

7. データ解析モジュールpandas, blaze, dask

8. 統計モジュールstatsmodels

9. 機械学習モジュールscikit-learn

10. 最適化

11. 数理最適化モジュールPuLPとOpenOpt

12. ネットワークモジュールNetworkX

13. 制約最適化モジュールSCOP

14. スケジューリング最適化モジュールOptSeq

15. 動的最適化

16. Excel 連携モジュールxlwings

付録A.Python の基礎と標準モジュール

付録B.機械学習

付録C.計算量とデータ構造

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