出版社内容情報
「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説した。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とＰｙｔｈｏｎコードを多く掲載している。東京大学のＵＴｏｋｙｏＯＣＷの講義映像「数理手法３」とも連携！
【データサイエンス入門シリーズ】
第1期として、以下の3点を同時刊行!
・データサイエンスのための数学：椎名 洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）
・データサイエンスの基礎：浜田悦生（著）狩野 裕（編）
・最適化手法入門：寒野善博（著）駒木文保（編）
第2期の刊行は2019年11月の予定(^o^)/
【「巻頭言」より抜粋】
データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。
文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授）
【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)
国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
目次
第１章 最適化の概要
第２章 線形計画と凸２次計画
第３章 非線形計画
第４章 凸計画
第５章 ネットワーク計画
第６章 近似解法と発見的解法
第７章 整数計画
付録Ａ ソフトウェアの利用
著者等紹介
寒野善博［カンノヨシヒロ］
博士（工学）。２００２年京都大学大学院工学研究科建築学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学数理・情報教育研究センター教授
駒木文保［コマキフミヤス］
博士（学術）。１９９２年総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授（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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感想・レビュー
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