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内容紹介（出版社より）
データサイエンスって何？という人から、データサイエンティストを目指す人まで。
基本情報から最新情報までまとめた本書を読めば、最先端の学問がざっと身につく！
第1部 データサイエンスの基礎技術
・データサイエンスとは
・プログラミングとは
・データ構造の計算量 ほか
第2部 統計学・機械学習の基礎
・機械学習とは
・組合せ最適化
・アンサンブル学習とは ほか
第3部 ディープラーニング
・ニューラルネットワークとは
・ディープラーニングとは
・画像の生成 ほか
内容紹介（「BOOK」データベースより）
データ分析の基礎知識がこの一冊で身につく！プログラミングの基本から機械学習、ディープラーニングまで。図解で楽しく学べる！
目次（「BOOK」データベースより）
１ データサイエンスの基礎技術（データサイエンスとデータサイエンティスト／データサイエンティストに求められる役割／ビッグデータはどうやって集める？ ほか）／２ 統計学・機械学習の基礎（機械学習とは／汎化性能と過学習／データの概要をつかむ：一次分析 ほか）／３ ディープラーニング（動物の神経システムを模倣した学習モデル／単純パーセプトロン／多層パーセプトロン ほか）
著者情報（「BOOK」データベースより）
久野遼平（ヒサノリョウヘイ）
東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルＩＣＴ研究センター特任助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員。１９８４年生まれ。慶應義塾大学経済学部卒業後、一橋大学大学院経済学研究科修士課程、スイス連邦工科大学チューリッヒ校博士課程を修了。国立情報学研究所の特任研究員などを経て現職
木脇太一（キワキタイチ）
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻特任助教。１９８６年生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了後、株式会社ユニーク勤務を経て現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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