print("Hello, World!")Hello, World!データサイエンス
Data Science
まえがき
本書は，データサイエンスの基礎を学ぶ入門書である．データの要約と可視化，回帰分析，機械学習などの話題を，数式と Python のコードを用いて解説する．
必要な数式を示しながら，具体例に沿って説明を進める．式が何を計算しているのかを理解し，Python のコードで実際に計算を試せるようになることを重視している．
想定する読者と前提知識
大学一年生を主な対象としている．
数学は高校で学ぶ範囲を前提とする．そこから先に必要となる集合，関数，確率，線形代数の基礎は，本書の中で説明する．
プログラミングの経験は前提としない．Python の基本的な文法は 1 Python を使ってみよう と 2 Python で処理を組み立てる で，NumPy の基本的な使い方は 3 NumPy で配列を扱う で説明する．そのほかのライブラリは，必要に応じて各章で紹介する．ただし，Python を体系的に学ぶことは目的としない．示されたコードを読んで理解し，少し書き換えて試せるようになることを目指す．
コードの実行
本書のコードは，ブラウザだけで実行できる．Google Colab を用いた手順は 1 Python を使ってみよう に示す．
表記規則
例と練習
「例」は，考え方を具体的な数値で確かめるためのものであり，解答まで含む．読者は読むだけでよい．
例 1 データ 1, 2, 3, 4, 5 の平均は，以下のように求められる．
\frac{1 + 2 + 3 + 4 + 5}{5} = 3
「練習」は，読者が手を動かすためのものである．
練習 1 データ 2, 4, 6 の平均を求めよ．
ノートとヒント
コード
本書では，コードは以下のように表示される．実行結果はコードブロックの下に表示される．
また，本文中でコードを示す場合は，print("Hello, World!") のように表示される．
数学記号
本書全体で用いる記号を以下に示す．
| 記号 | 意味 |
|---|---|
| x | スカラー |
| \mathbf{x} | ベクトル．太字で表す |
| \bar{x} | 平均 |
| \hat{y}, \hat{\beta} | 予測値，推定値 |
| \mathbb{R} | 実数全体の集合 |
| P(X = x) | 確率 |
| \mathbb{E}[X] | 期待値 |
意見・誤りの指摘
本書は執筆途中であり，随時更新される．
内容が分かりにくい箇所や誤り，追加してほしいトピックなどがあれば，劉子昂 まで連絡されたい．