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ゼロからはじめるデータサイエンス入門（講談社, 2021）サポートサイト

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著者：辻真吾（@tsjshg）・矢吹太朗（@yabuki）

RやPythonのコード（具体的なコンピュータプログラム）の読み書きを通じてデータサイエンスについて学ぶための一冊です． コードなしで学びたいという人には，別の書籍にあたることをお勧めします．

本書には，次の三つの特徴があります．

1. 第1部「データサイエンスの準備」で，準備に時間をかけています．
2. ほぼ全ての例をコードに基づいて説明しています．本書掲載のコードはサポートサイト（ここ）でも公開しています（使用方法は2.6節を参照）．
3. 第2部「機械学習」では，ほぼ全ての課題をRとPythonで解決し，同じ結果を得ることを試みています．

更新情報・正誤表

目次

• はじめに
• 第1部
  • 第1章 コンピュータとネットワーク
  • 第2章 データサイエンスのための環境
  • 第3章 RとPython
  • 第4章 統計入門
  • 第5章 前処理
• 第2部
  • 第6章 機械学習の目的・データ・手法
  • 第7章 回帰1（単回帰）
  • 第8章 回帰2（重回帰）
  • 第9章 分類1（多値分類）
  • 第10章 分類2（2値分類）
  • 第11章 深層学習とAutoML
  • 第12章 時系列予測
  • 第13章 教師なし学習
• 付録A 環境構築
• おわりに
• 参考文献
• 索引

コード

言語	システム	コード	実行結果
R	Google Colab
R	Jupyter	r.ipynb	r-results.ipynb
R	RStudio	r.Rmd	r.html
Python	Google Colab
Python	Jupyter	python.ipynb	python-results.ipynb
Python	RStudio	python.Rmd	python.html

コードの使い方は，2.6節を参照してください¹²．

Docker

環境	言語	説明
Jupyter Notebook	R, Python	Jupyter Notebook
RStudio	R	RStudio

Dockerの使い方は，2.3節を参照してください．

画像とそのソースコード

ライセンス

The contents of https://github.com/taroyabuki/fromzero by Shingo Tsuji and Taro Yabuki is licensed under the Apache License, Version 2.0.

Footnotes

1. Amazon SageMaker Studio Labでの動作も確認済みです． ↩

2. Apple Chipでは，JupyterとRStudio上では第11章のコードが動作しません．第11章のコードを試す場合は，Google Colabを利用してください． ↩