カミクズヒロイ書籍検索

• 金子 弘昌
• 講談社
• ￥3300

• 2021年06月07日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(2)

★ 実験を効率化する強い味方 ★

もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！
ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！
《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》

■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。
■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！
■ 入門書であり、実践書。フルカラー！

【目次】
第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能（モデル）の本質

第2章　実験計画法
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術

第3章　データ解析や回帰分析の手法
・データセットの表現
・ヒストグラム・散布図の確認
・統計量の確認
・特徴量の標準化
・最小二乗法による線形重回帰分析
・回帰モデルの推定性能の評価
・非線形重回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクター回帰
・ガウス過程回帰

第4章　モデルの適用範囲
・モデルの適用範囲とは
・データ密度
・アンサンブル学習

第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践
・実験候補の生成
・実験候補の選択
・次の実験候補の選択
・ベイズ最適化
・化学構造を扱うときはどうするか

第6章　応用事例
・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践
・分子設計
・材料設計
・プロセス設計

第7章　さらなる深みを目指すために
・Gaussian Mixture Regression（GMR）
・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法）
・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証

第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder
・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解
・最尤推定法・正規分布
・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理
・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

• セバスチャン・ラシュカ/ヴァヒド・ミルジャリリ
• インプレス
• ￥4400

• 2018年03月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.67(3)

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とＰｙｔｈｏｎコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（ＣＮＮ／ＲＮＮ）までの手法を取り上げます。Ｐｙｔｈｏｎ関連ライブラリとしてはｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎやＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗなどを使用。第２版では、第１版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。１３章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

• 久保 幹雄
• 朝倉書店
• ￥3300

• 2022年12月08日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Jupyter上で100強の最適化手法を実践。例題をとくことで，知識を使える技術へ。基礎的な問題からはじめ，ネットワーク，組合せ最適化など実用上重要なさまざまな手法を広くとりあげる。関連する解説動画も公開中。

• 赤司 達彦
• SBクリエイティブ
• ￥1980

• 2021年06月16日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

●こんな人におすすめの本です
・プログラミングをやってみたいけど難しそうと思っている人
・Pythonを知りたい、やってみたいと思っている人
・AI（人工知能）やアプリ作成に興味のある人

●本書を読めばこんなことができます
・プログラミング、Pythonとは何かがわかります
・プログラミング、Pythonを体験できます
・手軽なのに作る手間のかからないAIやアプリを作成して動かせます

●本書は他にはないこんな特長があります
・楽しく平易な会話文をベースにPythonを学べます
・図解やイラストが豊富なのでプログラミング経験のない人も楽しく簡単に学べます
・巻頭特集の絵本でプログラミングとは？Pythonとは？をわかりやすく知ることができます
・コードはすべて実際の画面を掲載しているので安心して確認できます
絵本「プログラミングって何？」「Pythonって何？」

1章 Pythonを使う準備をしよう
1-1 Python って何？
1-2 Python でできること
1-3 Python をインストールしよう
1-4 IDLE を開いてみよう
1-5 プログラミングをファイルに書こう

2章 文字や数字の使い方を知ろう
2-1 文字を表示しよう
2-2 文字列を操作してみよう
2-3 データってなに？
2-3 データは「入れ物」に入れて使おう
2-4 データの型を変換してみよう
2-5 たくさんのデータを「リスト」に入れて使おう

3章 文字や数字の使い方を知ろう
3-1 プログラムは「上から」「もしも」「くりかえし」の3 つで書ける
3-2 「もしも」で結果を分けてみよう
3-3 同じ結果をくりかえしてみよう
3-4 何度も使う「動き」をまとめてみよう
3-5 他の人が作ったプログラムを利用しよう

4章 動画から音声を取り出してテキストにしよう
4-1 動画から音声を抜き出してみよう
4-2 音声をテキストに書き出してみよう

5章 人工知能で画像を見分けるアプリをつくってみよう
5-1 人工知能って何？
5-2 機械学習って何？
5-3 猫の画像を見つけるアプリをつくってみよう

• 石田基広
• シーアンドアール研究所
• ￥3542

• 2022年08月16日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

本書はPythonによる自然言語処理、あるいはテキストマイニングの初歩について解説したものです。
テキストマイニングとは、テキストをコンピュータで探索（マイニング）する技術の総称です。ここで「テキスト」とは、小説や論文、あるいは新聞や雑誌の記事にとどまらず、インターネット上のブログ、あるいはSNSに投稿された文章など、およそ人間の言葉で書かれたものを指します。
Pythonの基本からテキスト分析の手順、形態素解析器の導入、さまざまな分析手法についてわかりやすく解説しています。また、本書の最後に、ディープラーニングを使ったテキストマイニング事例についても紹介します。

• 田中　成典/鳴尾　丈司/小林　孝史/山本　雄平/坂本　一磨/田中　ちひろ
• 工学社
• ￥2860

• 2022年03月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

「Python」は、研究機関でよく使われている言語で、業務の効率化にも活用されています。
　「Python」では、ブラックボックスの処理がライブラリ化され、それらを簡単に利用できる環境が整っていて、業務をサポートできるレベルのプログラムを素早く作ることができます。
＊
　本書は、Pythonのプログラミングの基礎的な知識を網羅していますが、後半には「ExcelのGUI操作の自動化」や「Web処理」「画像処理」などの応用事例も解説しています。
「Python」の基本
• 「Python」の概要
• 「絶対パス」と「相対パス」
• プログラムの「記述」「実行」「終了」「変換」
演算子
• 演算子の使い方
• 演算子の優先順位
• 分岐
繰り返し処理
• while文
• for文
• 多重ループ
• 繰り返し処理の構文
• else文
シーケンス
• 「シーケンス」の使い方
• リストの要素の並べ替え
• 辞書型
文字列
• 型変換
• 文字列の基本操作
• 文字列操作のメソッドや関数
関数
• 関数の概要
• 「関数」の使い方
• 関数の再帰呼び出し
クラス
• クラスの概要
• 「クラス」の定義と宣言
• 「コンストラクタ」と「デストラクタ」
モジュール
• 「モジュール」の概要
• 重要なモジュール
• モジュールの作り方
ファイル入出力
• ファイル入出力の概要
• ファイル入出力の方法
• 「ファイル・オブジェクト」のメソッド
• CSVファイルの入出力
例外処理
• 「例外処理」の概要
• try・「except」ブロック
• raise文
ライブラリ
• ライブラリの概要
• 代表的な「オープンソース・ライブラリ」
Excel操作の自動化
• Excel操作の概要
• 複数のブックを1つのブックに転記
• 複数のCSVファイルの入力
• グラフの作成
Webスクレイピング
• Webスクレイピングの概要
• Webページの取得
• Webページの抽出
• ECサイトのスクレイピング
画像処理
• 画像処理の概要
• 塗りつぶし画像の生成
• 「ボケ画像」の生成
• ボケ補正画像の生成
GUIアプリケーション
• GUIアプリケーションの概要
• 統一モデリング言語
GUIアプリケーションの作成

• 大槻純也
• 森北出版
• ￥3300

• 2023年09月16日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

〈初歩から学びたい人にも，とにかく具体的な計算をしてみたい人にもおすすめな，最初の1冊！〉

「物理学に現れる方程式をPythonで数値計算する方法」を解説した，入門書です．

◆“Pythonic”なコーディングで，手軽にシンプルに，高速な計算ができる！
Pythonにはさまざまなライブラリが用意されていて，アルゴリズムを自分の手で実装せずとも，高度な数値計算を手軽に行うことができます．
本書では，「力学」「振動・波動」「量子力学」「量子統計力学」に現れるさまざまな方程式を題材に，Pythonライブラリを活用した，シンプルで効率のよい計算を行う方法を説明します．
どのプログラムにも丁寧な解説がついているので，Python流のコーディングのコツを学ぶことができます．

◆アルゴリズムを「正しく使うため」の知識が身につく！
自分で実装する必要がなくとも，アルゴリズムのことを知らなければライブラリを適切に活用することはできません．
本書では，アルゴリズムを正しく使う（≠実装する）ために必要な，各種アルゴリズムの特徴もわかりやすく説明しています．
初めて計算物理・数値計算を学ぶ方でも，「この問題ではこのアルゴリズムを選ぶべき」「このアルゴリズムならこのパラメータを指定しないといけないはず」といった感覚を身につけることができます．

※サポートページは森北出版Webサイトからご利用ください。
第1章　計算物理のためのPython入門
第2章　古典力学ーー常微分方程式
第3章　振動・波動ーー偏微分方程式
第4章　量子力学ーー固有値問題
第5章　量子統計力学ーー数値積分・非線形方程式・乱数
付録A　Pythonの基礎
付録B　NumPy/SciPyの使い方
付録C　Matplotlibの使い方

• Brian Okken/株式会社クイープ/安井 力
• 翔泳社
• ￥3300

• 2022年08月30日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

ｐｙｔｅｓｔを使ってＰｙｔｈｏｎでテスト駆動開発するための全知識。

• 鈴木 讓
• 共立出版
• ￥3300

• 2021年01月28日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 2.0(1)

スパース推定は，サンプルに対して変数の方が圧倒的に多い場合の統計学である。たとえば，症例対照100名のサンプルがあって，1万の遺伝子の蛋白質生成量からどの遺伝子がその病気の原因になっているのかなどの問題解決に役立つ。また，機械学習の諸問題にも適用されている。
　スパース推定に関して，数学的に検討してアルゴリズムを導くことや，パッケージにデータを入れて動作を観察することは他書でもやっている。本書の特徴は，理論から実際にシンプルなプログラムを構築して動作を確認するなど，思考を止めないで，全体を検証している点にある。そうすることで，見えない本質が見えてくるばかりか，理論的に考えたことが正当化される。
　また，スパース推定を凸最適化問題として扱っている点が，本書の新しい視点である。つまり，統計学が運転手で，凸最適化がエンジンであることが強調されている。さらに，エッセンスが簡潔に書かれていること，self-containedであることも，本書のメリットである。
　本書は，2018年度前期に大阪大学で大学院生を対象に行われた講義で出された128問の演習問題および，同年11月に日本行動計量学会のセミナーで用いた60問の問題がベースになっていて，その後の阪大のセミナーなどで改良を重ねて得られた100問を提示している。
　なお，読者ページから著者に質問できるので，困ったときには著者からフィードバックを得られる。そして，本書のプログラムはすべてダウンロード可能で，解説動画も閲覧できる。
　本書を読むことで，データサイエンスや機械学習に関する知識が得られることはもちろんだが，脳裏に数学的ロジックを構築し，プログラムを構成して具体的に検証していくという，データサイエンス業界で活躍するための資質が得られる。「数理」「情報」「データ」といった人工知能時代を勝ち抜くために必須のスキルを身につけるための，うってつけの書籍である。

• 村田　剛志
• オーム社
• ￥3080

• 2019年09月15日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

さまざまな関係性の構造をPythonで分析する！
ネットワーク分析は、あらゆる「関係性」を分析する学問です。
構造をモデル化することで、ネットワークという言葉から想像しやすいWebやSNSの分析だけでなく、たとえば感染症の伝搬経路を見つけたり、未来の人間関係を予測したりすることが可能です。マーケティングなどの現場でも使用されています。

本書では、ネットワーク構造をもつデータをPythonで分析するための基礎知識を習得できます。
分析には、Google Colaboratory（クラウド上で使用できるJupyter Notebook環境。Colabとも呼ばれる）を用います。ブラウザ上で動くColabは環境構築が不要なため、すぐに実際にコードを試すことができます。また、可視化ツールとしてNetworkXを使用し、さまざまなネットワークをグラフとして視覚的に把握できます。
実際にColabで動かせるプログラムと、そのプログラムによって出力されたグラフが数多く例示しているため、実際にColabでコードを実行しながら理解を深めることができます。

データサイエンスを学ぶ学生はもちろん、企業の広報・企画・マーケティング担当者など、顧客の購買行動やソーシャルネットワークの分析などが必要になった社会人にも役立つ一冊です。

• 北山直洋
• カットシステム
• ￥4400

• 2021年11月
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

• 平林 純
• 技術評論社
• ￥2640

• 2025年01月21日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

「科学をPythonで超プログラミングすると、魔法と区別がつかない……」
　本書を手にしたあなたは、すでに魔法使いです。Pythonという現代の魔法の力を武器に、目に見えない世界を見通して、古今東西の知識を手に入れて、不可能に思える難問を解き明かし、世界を自由に操ることができる存在です。この本は、数十種の魔術を簡単に使うことができるようにする、「なんでもできる」魔法のレシピが詰まった書物です。
第1章　可視化の技術
第2章　画像作成の技術
第3章　画像分析の技術
第4章　工作の技術

• 明松真司
• オーム社
• ￥2420

• 2021年07月13日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

コンピュータの計算力を目いっぱい使う本！
本書は、PythonのモジュールであるSymPyを使って、式の展開結果を得たり、計算を行う方法を解説するものです。
式の展開、計算（方程式を解くほか）は、小学校から高校、大学まで何時間もひたすら鉛筆で書きまくり解を得るレッスンが行われますが、専門家でもなければ、せっかく長時間をかけて身に付けた数学力も年月を経るごとに忘れていってしまいます。しかし、Python＋SymPyを使えば、忘れてしまっても、そもそも苦手でもサクサクで解け、式の展開に時間を使うことなく、結果が得られます。本書では、Pythonにおけるそれらテクニックを多数解説します。
第1章　Sympyとは何か？
第2章　Pythonの基本の基本
第3章　簡単な式の計算
第4章　初等関数を扱ってみよう
第5章　方程式を解いてみよう
第6章　微分、積分の計算をしてみよう
第7章　線形代数の計算をしてみよう。
第8章　機械学習で現れる計算をしてみよう。
付録 Pythonでの数式に関するスペース／演算子、関数など

• 中原 孝信
• 朝倉書店
• ￥2860

• 2021年09月07日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(2)

実際のデータを用いながらマーケティングデータ分析の基礎を学ぶ。データとサンプルコードはダウンロード可能。〔内容〕マーケティングにおけるデータ分析／マーケティング分析のためのデータ／集計と可視化からのデータ理解／他

• 金子 弘昌
• 朝倉書店
• ￥3300

• 2022年10月05日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

ケモインフォマティクス，マテリアルズインフォマティクス，プロセスインフォマティクスなどと呼ばれる化学・化学工学系のデータ処理で実際に使える統計解析・機械学習手法を解説。Pythonによるサンプルコードで実践。

• 実教出版編修部
• 実教出版
• ￥550

• 2022年04月
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

• 小高　知宏
• 株式会社オーム社
• ￥2750

• 2018年01月16日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(2)

『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!!
　本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。
　アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。
なお、本書内で解説しているプログラムは、オーム社のホームページでも公開します。
はじめに
第1章　Pythonにおける数値計算
第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション
第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション
第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション
第5章　乱数を使った確率的シミュレーション
第6章　エージェントベースのシミュレーション
付録　Pythonプログラムのソースリスト

• 笹嶋 宗彦
• 朝倉書店
• ￥2750

• 2021年04月13日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

データの見方の基礎を身につける。サポートサイトにサンプルコードあり。〔内容〕データを見る／関係性を調べる／高度な分析（日本人の米離れ，気温からの売上予測，他）／企業の応用ケース／付録：Anacondaによる環境構築／他
1.　データを見てみよう
　1.1　学びの場と実践の現場の違い
　1.2　あるデータ分析の流れ

2.　データを要約すると何が見えてくる？
　2.1　データを代表する値
　　2.1.1　平均
　　2.1.2　中央値
　　2.1.3　最頻値
　　2.1.4　外れ値
　　2.1.5　平均からいえること，言えないこと
　2.2　データのばらつきを表す尺度
　　2.2.1　分散
　　2.2.2　標準偏差
　2.3　四分位数と箱ひげ図
　　2.3.1　四分位数
　　2.3.2　箱ひげ図
　2.4　まとめ

3.　関係性を調べる
　3.1　データの相対的な関係
　　3.1.1　変動係数
　　3.1.2　Zスコア
　　3.1.3　偏差値
　3.2　相関
　　3.2.1　牛肉をよく買う地域では豚肉や鶏肉もよく買われるのか？
　　3.2.2　相関係数と共分散
　　3.2.3　相関関係と因果関係
　　3.2.4　データがグループに分かれる場合
　　3.2.5　直線的ではないような相関関係
　　3.2.6　散布図行列

4.　より高度な分析1:日本人の米離れは本当か？
　4.1　オープンデータを使ってみよう
　4.2　米の消費支出は減少しているの？
　4.3　来年はどうなるの？
　　4.3.1　移動平均法を用いた傾向の可視化
　　4.3.2　指数平滑法を用いた予測モデルの構築
　4.4　まとめ

5.　より高度な分析2：気温から売り上げを予測する
　5.1　線形単回帰の概要
　5.2　線形単回帰の数学的説明
　5.3　線形回帰による気温からの売り上げ予測
　5.4　Pythonによる回帰

6.　より高度な分析3：食べ物の好みで都道府県を分類する
　　6.1　クラスタリングとは
　　6.2　k-means
　　　6.2.1　k-meansの概要
　　　6.2.2　k-meansによるクラスタリングと結果の分析
　　　6.2.3　パラメータの決め方
　　6.3　階層的クラスタリング
　　6.4　Pythonによるクラスタリング

7.　企業の応用ケース
　7.1　あなたの好みの寿司ネタは？（スシロー：地域別に有効なキャンペーンの分析）
　　7.1.1　スシローの紹介
　　7.1.2　スシローを支えるITシステム
　　7.1.3　スシローのすしランキング
　　7.1.4　スシローの経営へのフィードバック
　7.2　サテライトオフィスの立地戦略（ザイマックスグループ）
　　7.2.1　ZXYワーク事業の概要
　　7.2.2　ZXYワークにおけるデータ分析
　　7.2.3　新規拠点開設の検討に活かされるデータ分析1：公的統計データを用いたデモグラフィック分析
　　7.2.3　新規拠点開設の検討に活かされるデータ分析2：既存拠点の混雑緩和を目的とした新規開設立地の評価
　　7.2.5　企業の意思決定のためにデータを分析し視覚化する意義

A.　本書のプログラムを実行する環境の構築
　A.1　Anacondaによる環境構築

• 榊 剛史/石野 亜耶/小早川 健/坂地 泰紀/嶋田 和孝/吉田 光男
• 講談社
• ￥2860

• 2022年03月10日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

★基礎技術と分析アプローチがわかる入門書の決定版！★

・「spaCy＋GiNZA」による一気通貫の分析がすぐに実践できる
・観光／金融・経済／ソーシャルメディアの分析事例をていねいに解説
・つまずきやすい「環境構築」もしっかりサポート

【本書はこんな人におすすめです】
・Pythonの基本が身についたので、次はテキストアナリティクスを学んでみたい
・大学の講義やプログラミングスクールなどで自然言語処理について少し触れたが、もう少し詳しく学びたい
・テキストアナリティクスにつまずいたことがあったり、ブランクがあったりして再挑戦してみたい


【本書「巻頭言」より抜粋】
アイディア次第でさまざまな分析が可能になるのがテキストアナリティクスの面白さです．その反面，多くの場合，簡単に結果が出るものではありません．諦めずに試行錯誤を続けることが重要です．基本的には多様な可能性に思いを巡らせることが有効です．それには経験の蓄積が活きてきますので，やればやるほど成果を出しやすくなります．自分で実際にデータを処理し，試行錯誤をしてみるのがテキストアナリティクスのスキルを向上させる近道です．その考えから，本書では試してみることを重要視しています．
ーー那須川哲哉（日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所主席研究員）


【サポートページ】
https：／／github.com/tksakaki/kspub_ds_text_analytics


【主な内容】
第I部　テキストアナリティクスの基礎
第1章　テキストアナリティクスことはじめ
第2章　プログラミングの補足知識
第3章　環境構築
第4章　基礎技術
　
第II部　テキストアナリティクスの実践
第5章　データ収集
第6章　観光テキストの解析
第7章　金融・経済テキストの解析
第8章　ソーシャルメディアテキストの解析

第III部　応用技術・発展的な内容
第9章　実践的なテクニック
第10章　深層学習技術
第11章　環境構築の要らないテキストアナリティクス

付録　本書で利用するPythonライブラリ


【編著者紹介】
榊　剛史
株式会社ホットリンク 開発本部R＆D 部長
東京大学未来ビジョン研究センター 客員研究員
中国・清華大学による世界的なAI研究者2000人に選出。2006年電力会社にて情報通信業務に従事した後、東京大学博士課程に入学。2013年松尾研究室にて博士号取得。2015年〜株式会社ホットリンクに入社。

• 高橋 威知郎
• オーム社
• ￥4400

• 2023年06月07日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(2)

時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。
第1章　ビジネスにおける時系列データ活用
第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab）
第3章　時系列予測モデル構築・超入門
第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方
第5章　時系列データを活用したビジネス事例