Python言語によるビジネスアナリティクス - 実務家のための 最適化・統計解析・機械学習

著者名：久保幹雄/小林和博/斉藤努/並木誠/橋本英樹

近代科学社（2018/08発売）

• ISBN：9784764905160

内容説明

この一冊で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。

目次

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

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Taizo]

引き続いて同じ著者人による2016年時点での実務におけるPython入門。 最近は猫も杓子もPythonだ。要員としてはその圧倒的な記述のしやすさが挙げられる。小難しいことを考えなくとも、内蔵されたパッケージを使うことでサクサクプログラムできる。 様々な最適化ソルバーもその大半がPythonで記述ができるようにラッパーを用意している。 PuLP、NetworkX、SCOP、OptSeqといったソルバーをどのように使い分けるか？ 具体的な問題例を通してその指針を示してくれる一冊。

2019/02/07