出版社内容情報
今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、現代ビジネスに必須な手法をPythonを使い具体的に解析。実務家必携一冊でPythonがビジネス・研究に使える！ Ver3.5対応
本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。
そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。
Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。
また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。
Pythonを使うすべての読者、必読必携の書である。
1．なぜ今Pythonか？
2．環境の整備DockerとAnaconda
3．対話型シェルIPythonとJupyter (IPython Notebook)
4．数値計算モジュールNumPy
5．可視化モジュールmatplotlib,seaborn, bokeh
6．科学技術計算モジュールSciPy
7．データ解析モジュールpandas, blaze, dask
8．統計モジュールstatsmodels
9．機械学習モジュールscikit-learn
10．最適化
11．数理最適化モジュールPuLPとOpenOpt
12．ネットワークモジュールNetworkX
13．制約最適化モジュールSCOP
14．スケジューリング最適化モジュールOptSeq
15．動的最適化
16．Excel 連携モジュールxlwings
付録A．Python の基礎と標準モジュール
付録B．機械学習
付録C．計算量とデータ構造
久保 幹雄［クボ ミキオ］
久保 幹雄：東京海洋大学教授
小林 和博［コバヤシ カズヒロ］
小林 和博：東京理科大学講師
斉藤 努［サトウ ツトム］
斉藤 努：構造計画研究所
並木 誠［ナミキ マコト］
並木 誠：東邦大学准教授
橋本 英樹［ハシモト ヒデキ］
橋本 英樹：東京海洋大学准教授
目次
なぜ今Ｐｙｔｈｏｎか？
環境の整備ＤｏｃｋｅｒとＡｎａｃｏｎｄａ
対話型シェルＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ（ＩＰｙｔｈｏｎ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ）
数値計算モジュールＮｕｍＰｙ
可視化モジュールｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｅａｂｏｒｎ、ｂｏｋｅｈ
科学技術計算モジュールＳｃｉＰｙ
データ解析モジュールｐａｎｄａｓ、ｂｌａｚｅ、ｄａｓｋ
統計モジュールｓｔａｔｓｍｏｄｅｌｓ
機械学習モジュールｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ
最適化
数理最適化モジュールＰｕＬＰとＯｐｅｎＯｐｔ
ネットワークモジュールＮｅｔｗｏｒｋＸ
制約最適化モジュールＳＣＯＰ
スケジューリング最適化モジュールＯｐｔＳｅｑ
動的最適化
Ｅｘｃｅｌ連携モジュールｘｌｗｉｎｇｓ
Ｐｙｔｈｏｎの基礎と標準モジュール
機械学習
計算量とデータ構造
著者等紹介
久保幹雄［クボミキオ］
専門は、サプライ・チェインならびに組合せ最適化。早稲田大学理工学研究科修了、博士（工学）。早稲田大学助手、東京商船大学助教授、ポルト大学招聘教授などを歴任、現在東京海洋大学教授
小林和博［コバヤシカズヒロ］
専門は、数理工学、特に数理最適化。東京大学大学院工学系研究科修了。日本アイ・ビー・エム（株）、東京工業大学大学院博士課程、（国研）海上技術安全研究所主任研究員を経て、現在、東京理科大学理工学部経営工学科講師、博士（理学）
斉藤努［サイトウツトム］
専門は、組合せ最適化とシミュレーション。東京工業大学大学院理工学研究科修了。現在、（株）構造計画研究所にてオペレーションズ・リサーチを用いたプロジェクトに従事
並木誠［ナミキマコト］
専門は、数理最適化とその応用。東京工業大学総合理工学研究科修了、博士（理学）。東京大学教養学部助手、東邦大学講師、Ｇｅｏｒｇｅ Ｍａｓｏｎ大学訪問研究員。現在、東邦大学理学部情報科学科准教授
橋本英樹［ハシモトヒデキ］
専門は、組合せ最適化、実用的なアルゴリズム。京都大学大学院情報学研究科修了、博士（情報学）。名古屋大学研究員、中央大学助教、名古屋大学助教を経て、東京海洋大学准教授（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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Taizo
