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Pythonによる実務で役立つデータサイエンス練習問題200+ (2) ―科学計算の基礎と予測・最適化―
久保 幹雄(著)
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内容紹介
1巻で学んだデータ解析の基盤技術に加えて，実践的なPythonプログラミングをJupyter上でさらに練習．［内容］科学技術計算モジュールSciPy／PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測／ネットワークモジュールNetworkX／PuLPとGurobiによる最適化モデリング/制約最適化／スケジューリング最適化
編集部から
目次
【全巻構成】
第1巻
1. ビックデータとアナリティクス
2. 数値計算パッケージ NumPy
3. データ解析パッケージ Pandas
4. matplotlibを用いた可視化入門
5. 対話型可視化パッケージ plotly
6. データを可視化するための方法（ plotly express ）
7. Python言語先進的プログラミング
8. statsmodelsを用いた統計分析
第2巻
9. 科学技術計算パッケージ SciPy
10. PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測
11. グラフ・ネットワークパッケージNetworkX
12. PuLPとGurobi/Pythonによる最適化問題のモデリング
13. 制約最適化システムSCOP
14. スケジューリング最適化システムOptSeq
第3巻
15. scikit-learnを用いた機械学習
16. fastaiによる深層学習
17. PyCaretを用いた自動機械学習
