最近とくに盛り上がっている「統計」は、多くの書籍が発売されています。 「人工知能」「機械学習」「データサイエンス」「ビッグデータ」などの技術は、 どれも「統計学」を基礎にしています。 人工知能や機械学習などデータサイエンスを使いこなすには、 統計学を理解することが大事です。 今回は、統計をはじめて学ぶ方、全体像をつかみたい方、世の中の応用例を知りたい方など、 わかりやすい入門本を紹介していきます!
数学
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「統計的モデリング」や「データの情報通信」について、サクッと俯瞰して、多数の文献ガイドで専門書への足がかりを得たい方、こちらはいかがでしょうか
みなさんは、数学を身近に感じることはありますか?「数学」と言ったときに、よく使われる分類には、「純粋数学」「応用数学」(「科学技術への応用」)といったものがあります。 この分類の軸は、”私たちの日常への近さ” のように思います。数学を俯瞰したときに、1つの
大阪大学での講義から生まれた「大学数学」の学び方、学ぶ道具の使い方、用語の理解など、のちの「数学の勉強を加速」させたい方、こちらはいかがでしょうか
「高校数学」と「大学数学」は違う!よく言われることですが、具体的にはどうすればいいのか?それに答えてくれる1冊を紹介します。大学で数学を専門に学ぼうとする、新入生向けに書かれた本ですが、事前に知っておくことで、数学をじっくり、かつ、スピーディに学べるよう
「大学数学」ってどんなもの?どんな分野があって、どう勉強したらいいのか理解したい方、こちらはいかがでしょうか
「高校数学」と「大学数学」の違いは、どんなとこにあるんでしょうか? 大学での数学は、高校で学ぶ数学とは大きく違います。高校数学では、受験の関係で、問題を解くことに重点が置かれる傾向があります。こういった場合にはこういう解法があり、うまく定理や公式を使うこ
【コンピュータは数学者になれるのか?】「ゲーテルの不完全性定理とP対NP問題」にまつわる「数学基礎論とコンピュータ科学」の過去から未来への物語はこちらです【目次あり】
コンピュータは数学者になれるのか?この問いに答えるには、19世紀からの数学基礎論と、20世紀のコンピュータ科学の2つの理解が役に立ちます。これらそれぞれ「ゲーテルの不完全生定理」と「P対NP問題」と呼ばれる問題になります。この2つの関係を物語として気軽に読める1冊をご紹介します。
「微分方程式」をつかって、様々な分野のデータの見る目を養い、「知恵を紡ぎ出したい」方、こちらはいかがでしょうか
「数学」はさまざまな分野に応用されています。物理や工学だけでなく、 経済学・社会学・心理学などの文系分野や、生物学、医学などでも応用されています。「ビッグデータ」の時代では、多くのデータが手元に集まるので、データから「いかに知恵を紡ぎ出すか」が重要なポイン
パズルを解きながら、プログラミングを知らなくても、アルゴリズム思考を身につけることができる1冊はこちらです
「アルゴリズム」とは、問題を解くために、はっきり定義された手順、のことです。なにかの問題を、コンピュータを用いて解説したいときに、プログラムを書いて処理させる方法があります。その処理を考えるときに、必要になるのが、「アルゴリズム的思考」と呼ばれるような、
数学の力と、美しさが、情熱的に描かれた、数学の概念と概念のつながりを、直感的に理解したい方はこちらをどうぞ
数学の概念ってむずかしいなぁ〜概念同士のつながりってどうなってるの?など、一見むずかしそうな(実際むずかしいですが(汗))内容 を、初歩的な内容から、わかりやすく、説明しています。数学の細かいところというよりも、数学全体を大きくみて、大きな「概念と概念のつ