Python による実務で役立つデータサイエンス練習問題 200+ (2)

1 巻で学んだデータ解析の基盤技術に加えて,実践的な Python プログラミングを Jupyter 上でさらに練習.［内容］科学技術計算モジュール SciPy ／ PyMC によるベイズ推論と Prophet による時系列データの予測／ネットワークモジュール NetworkX ／ PuLP と Gurobi による最適化モデリング/制約最適化／スケジューリング最適化 【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