内容説明
Pythonにおける機械学習の定番モジュールを理解・活用するための基本から，実務家が実際に使いやすい実践的な手法まで，Jupyter上で具体的な練習問題をときながら身に着ける．［内容］scikit-learnを用いた機械学習／fastaiによる深層学習／PyCaretを用いた自動機械学習
目次
【全巻構成】
第1巻
1. ビックデータとアナリティクス
2. 数値計算パッケージ NumPy
3. データ解析パッケージ Pandas
4. matplotlibを用いた可視化入門
5. 対話型可視化パッケージ plotly
6. データを可視化するための方法（ plotly express ）
7. Python言語先進的プログラミング
8. statsmodelsを用いた統計分析
第2巻
9. 科学技術計算パッケージ SciPy
10. PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測
11. グラフ・ネットワークパッケージNetworkX
12. PuLPとGurobi/Pythonによる最適化問題のモデリング
13. 制約最適化システムSCOP
14. スケジューリング最適化システムOptSeq
第3巻
15. scikit-learnを用いた機械学習
16. fastaiによる深層学習
17. PyCaretを用いた自動機械学習
