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実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得

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◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆ ・コードが理解の試金石! ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫!  ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ! [サポートサイト] https://github.com/taroyabuki/fromzero [主な内容] 第1部 データサイエンスのための準備 1章 コンピュータとネットワーク 2章 データサイエンスのための環境 3章 RとPython 4章 統計入門 5章 前処理 第2部 機械学習 6章 機械学習の目的・データ・手法 7章 回帰1(単回帰) 8章 回帰2(重回帰) 9章 分類1(多値分類) 10章 分類2(2値分類) 11章 深層学習とAutoML 12章 時系列予測 13章 教師なし学習 付録A 環境構築

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実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得の作品情報

あらすじ

◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆ ・コードが理解の試金石! ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫!  ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ! [サポートサイト] https://github.com/taroyabuki/fromzero [主な内容] 第1部 データサイエンスのための準備 1章 コンピュータとネットワーク 2章 データサイエンスのための環境 3章 RとPython 4章 統計入門 5章 前処理 第2部 機械学習 6章 機械学習の目的・データ・手法 7章 回帰1(単回帰) 8章 回帰2(重回帰) 9章 分類1(多値分類) 10章 分類2(2値分類) 11章 深層学習とAutoML 12章 時系列予測 13章 教師なし学習 付録A 環境構築

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