書籍概要

Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス

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概要

文理を問わないすべての大学生が身に着けるべきデータサイエンスの基礎を，Pythonを使った演習を行いながら実践的に学べる教科書です。数学的なバックグラウンドが無くても，概要を理解しながら飽きずに進めることができる内容です。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に準拠。大学，大学院の講義で教科書として使用しやすいよう，全14章で構成しています。

こんな方におすすめ

  • データサイエンスを基礎から学びたい人
  • 文系・理系の大学生
  • 講義で使用したい先生

目次

第1章　データサイエンスへのいざない

  • 1-1　データ（Data）
  • 1-2　データサイエンス（Data science）
  • 1-3　データサイエンティスト
  • 1-4　データサイエンスにおける分析手法
  • 演習問題

第2章　データサイエンスのためのPythonプログラミング

  • 2-1　プログラミングの基本
  • 2-2　データの構造
  • 2-3　Pythonの準備と実行
  • 演習問題

第3章　データサイエンスのためのデータ収集

  • 3-1　公開データの収集
  • 3-2　アンケート調査
  • 演習問題

第4章　データサイエンスのためのデータ前処理

  • 4-1　データの蓄積
  • 4-2　データ加工の技術
  • 4-3　データクレンジング
  • 演習問題

第5章　データサイエンスのための確率統計

  • 5-1　直感と数学
  • 5-2　数え上げ
  • 5-3　集合と場合の数
  • 5-4　確率
  • 5-5　基本統計量
  • 演習問題

第6章　統計的検定を用いたデータサイエンス

  • 6-1　確率分布
  • 6-2　推測統計
  • 演習問題

第7章　A/Bテストを用いたデータサイエンス

  • 7-1　A/Bテスト
  • 7-2　「平均値の差の検定」と「独立性の検定」
  • 7-3　アンケート調査によるデータの分析
  • 演習問題

第8章　データサイエンスのためのアルゴリズム

  • 8-1　ソフトウェアとアルゴリズム
  • 8-2　組み合わせ爆発
  • 8-3　探索問題
  • 演習問題

第9章　回帰AIを用いたデータサイエンス

  • 9-1　回帰（Regression）
  • 9-2　回帰分析
  • 9-3　重回帰分析
  • 演習問題

第10章　分類AIを用いたデータサイエンス

  • 10-1　分類AI
  • 10-2　決定木
  • 10-3　アンサンブル学習
  • 演習問題

第11章　クラスタリングAIを用いたデータサイエンス

  • 11-1　クラスタリング
  • 11-2　階層的クラスタリング
  • 11-3　非階層的クラスタリング
  • 演習問題

第12章　レコメンドAIを用いたデータサイエンス

  • 12-1　連関分析
  • 12-2　協調フィルタリング
  • 演習問題

第13章　時系列データ分析AIと自然言語処理AIを用いたデータサイエンス

  • 13-1　時系列データ
  • 13-2　文章データ分析
  • 演習問題

第14章　画像分析AIを用いたデータサイエンス

  • 14-1　AIによる画像分析
  • 14-2　ニューラルネットワーク
  • 14-3　畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional neural network）
  • 演習問題

サポート

ダウンロード

（2023年3月22日更新）

サンプルファイルのダウンロード

本書で利用するサンプルファイルのダウンロードは，次の手順で行なってください。

  • ①ご購入の証明として，本書内の特定箇所の文字列をキーワードとして入力してください。
  • ②ダウンロードをクリックすると、サンプルファイルのダウンロードが始まります。

data_science_sample.zip（34MB）

ダウンロードしたdata_science_sample.zipの中には，節と演習問題のフォルダがあり，演習や演習問題で使用するための表などのデータファイル（xlsxやcsv）を収録しています。

サンプルファイルはZIP形式で圧縮されています。ZIP形式の圧縮ファイルは，XP以降のWindowsでは通常のフォルダと同じように操作できます。

ダウンロードしたZIPをダブルクリックすると中を見ることができます。

右クリックして「すべて展開」を選び，任意のフォルダに展開してお使いください。

なお，ZIP形式の圧縮ファイルの詳しい操作方法については，Windowsの解説書などをご参照ください。

演習で利用するプログラムのソースリスト

本書の解説中，演習で利用するプログラムのソースリストや実行結果は下記のリンクからアクセスできます。

演習問題の解答について（教育機関の関係者の方へ）

本書では，授業の成績評価に利用できるようにするため，演習問題の解答については非掲載としています。

演習問題の解答の送付をご希望の方は，以下のメールアドレスまでご連絡ください。

chuo.univ.it_at_gmail.com
（「_at_」を「@」に変換してください。）

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

（2024年12月17日最終更新）

P.225／リスト12-3

誤 
!pip install mlxtend
正 
!pip install mlxtend==0.23.1

（以下2023年8月28日更新）

P.5／3行目

誤 データサイエンスのためのデータ前処理
正 データサイエンスのためのデータ収集

（以下2023年7月12日更新）

P.260／リスト13-10　実行結果

誤

誤：大文字を小文字に変換.PNG
正

正：大文字を小文字に変換.PNG

（以下2023年7月11日更新）

P.252／リスト13-5　1行目

誤 
from fbprophet import Prophet
正 
from prophet import Prophet

（以下2023年6月19日更新）

P.155，P.156の一次式

誤 「y＝a+bx」
正 「y＝ax+b」

「bx」の「x」は不要です。

（以下2023年5月30日更新）

P.111　「リスト6-1」

誤 
else:
print("帰無仮説は受容され、対立仮説は採択されない")
print("ポテトチップスの平均内容量は150グラムではない")
正 
else:
print("帰無仮説は受容され、対立仮説は採択されない")
print("ポテトチップスの平均内容量は150グラムである")

（以下2023年5月18日更新）

P.248　「リスト13-1」Prophetのインストール

Google　Colaboratoryのバージョンアップに対応するため，ソースコードを以下のように訂正してください。

誤 
!pip install pystan~=2.14
!pip install fbprophet
正 
!pip install prophet

（以下2023年4月5日更新）

P.112　下から1行目

誤 会社Aの平均年収
正 風邪薬を飲むと風邪が治る確率

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