Python 人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、１０冊はこちらです
最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。
ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力（特に線形代数）と、
それらを実装するプログラミング能力の２つです。
日々進歩す...
線形代数
Python 
アンケート 「重回帰分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「重回帰分析」は、複数のデータ項目（変数・変量）から、なんらかの変量に影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。研究をはじめ、様々なビジネスでも活用されています。ここでは、重回帰分析をはじめて学ぶ方から、シッカリ理解したい方、「エクセル」や「R」などでサクッと実行できるようになりたい方向けに、おすすめの良書をご紹介します。
おすすめ 「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊＋α はこちらです
「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法で、医学・生命科学・生物学・農学・工学・環境科学・経済学など、さまざま分野で使われています。判別分析を学びたい！判別分析を使いたい！など思われる方も多いと思います。本記事では、多変量解析の文脈から「判別分析」をサクッと学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します。
R 「コレスポンデンス分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、９冊はこちらです
「コレスポンデンス分析」とは、多次元の質的データの相関構造を調べる手法です。新しい軸を作成し、その軸を使って、データの見えにくかった特徴を明らかにすることができます。コレスポンデンス分析は、対応分析、数量化III類、双対尺度法、関連分析法などとも呼ばれ、クロス集計をよく使うアンケート調査などでも活躍します。本記事では、コレスポンデンス分析を使ってみたいあなたのために、初学者が学びやすいもの、実務でサクッと使えるもの、理論やアルゴリズムなど詳しく学べるものなど、コレスポンデンス分析を学びたいあなたのために良書、８冊をご紹介します。
R 「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１２冊はこちらです
「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。
主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
R 「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１２冊はこちらです
「因子分析」はデータの背後にある隠れた要因を見いだしたいときに活躍する方法です。ビジネスでも活用されていて、例えばマーケティングでは、因子分析を使って、顧客が気づいていない潜在ニーズを見い出すことで、購買行動に結びつけることができます。因子分析とは？という方から、因子分析の例ってどんなのがあるの？因子分析をエクセルでやるにはどうするの？など、「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します
おすすめ 「多変量解析」を独学したいあなたにチェックしてほしい良書、１２冊はこちらです
「多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、わたしたちにとって分かりやすい情報を抽出するための分析手法です。多変量解析は、学術分野だけでなく、ビジネスの世界でも役に立ちます。売上予測や在庫管理に役立ちますし、有望な投資先を絞り込むといったことにも役立てることができます。多変量解析を学びたいあなたのための、わかりやすいおすすめ本、１２冊はこちらです
エクセル 「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、９冊はこちらです
「多変量解析」とは、多くの変数で表現されたデータからわかりやすい知識をあぶりだす方法の１つです。複雑なデータに多変量解析を行うことで、ビジネスの優位性となるような価値を生み出せます。多変量解析を勉強したいあなた、ビジネスに応用したいあなた、エクセルでの実行方法を知りたいあなたのために、多変量解析の理論やエクセルでのやり方、具体例やビジネス応用などわかりやすくサクッと学べる良書、９冊をまとめました
おすすめ 「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】
「機械学習」では「最適化」は必須の概念です。基礎となる概念や数学から、最適化の方法、機械学習での最適化の使い方など、考え方・定式化・アルゴリズム・具体例・数値例などスッキリ体系的に理解したいですよね。機械学習を勉強している、ビジネスに活かしたい、最新論文を素早く理解したいあなた、機械学習力を底上げしてくれるこちらはいかがでしょうか
Python Pythonの基本文法から実践テクニックまでサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【科学技術計算のためのPython入門】
「Python（パイソン）」は比較的記述がシンプルなのが特徴で、高度なライブラリをもつので、高機能なプログラムをサクッと構築しやすい言語です。科学技術計算の様々な分野で活用できるライブラリが豊富で、例えば近年盛り上がっている人工知能（機械学習、深層学習）のライブラリでは、TensorFlowやChainerなどが多くの方に使われています。数値計算、可視化、データ分析、科学技術計算、高速化など、お望みの機能を実現したいあなたおすすめのオールインワンのおすすめ本をご紹介します。
おすすめ 「カーネル法」とは？「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】
データ分析の手法というと重回帰分析までマスターしたよ、って方も多いのではないでしょうか。重回帰分析はとても有効な方法なのですが、複雑なデータを扱う時には万能なわけではありません。重回帰分析で限界を感じたあなたは「カーネル法」を試してみてはいかがでしょうか。
「カーネル法」とは？という方から、カーネル法の特徴や応用分野などを、サクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
ベクトル 「ベクトル」を理解したい！ベクトルがわかりにくい４つの原因とその対策とは？
「ベクトル」は高校数学の難所の１つです。ベクトル自体は難しくないのですが、矢印の先入観や多様な使い方のため混乱しやすい単元です。ベクトルを理解するためのコツや、つまずかないための対策などをそれぞれ４つまとめました。ベクトルを理解したい方や勉強しなおしたい方など、サクッとスムーズに理解したい方はこちらをどうぞ
ベクトル 「ベクトル」を学びたい・復習したい方にチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
「ベクトル」は人工知能、ゲーム開発、グラフィックスなどで使われています。一方ベクトルは高校数学の難所の１つです。ベクトルの豊富な具体例を知り、イメージをつかみ、教科書の理解がはかどるとうれしいですよね。ベクトルに苦手意識のある方や短時間でサクッと復習したい方、こちらはいかがでしょうか
Python 機械学習やディープラーニングでも必須の「線形代数」演算を、サクッと「プログラミング」できるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
「線形代数」は大学数学だけでなく私たちの身近で役立っています。線形代数を応用して「プログラミング」ができれば、ゲーム、グラフィックス、人工知能など様々な分野で活躍できます。線形代数とプログラミングを同時に効率的にスムーズに学べたらうれしいですよね。図やグラフをふんだんに使うことで線形代数の理解がすすみ、プログラミングしながら学ぶことで応用アプリケーションをサクッと作れるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑮ 【要因のデータ型を調べる】
統計解析フリーソフト「Ｒ」で分析を行うときにはオブジェクトを使います。
オブジェクトを使うと、数値や文字などを再利用することができ、大変便利ですが、
きちんと扱うにはオブジェクトの「データ型」を意識することが大事です。
定性的データ（カテゴリカルデータ）分析を例に、データ型の変化をみてみませんか？
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑭ 【オブジェクトの型を学ぶ】
統計解析フリーソフト「Ｒ」では、統計処理だけでなく、プログラミングも可能です。複雑な計算もプログラミングすればカンタンに実行できます。プログラミングに必須のオブジェクトを使うときには、「型」の考え方が重要です。オブジェクトをきちんと使いたいあなた、こちらで型を学んでみませんか
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑬ 【Ｒで変数（オブジェクト）をつかってみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」では、複雑な計算をプログラミングすることができます。プログラミングをするには、「変数」や「オブジェクト」という考え方が重要です。変数やオブジェクトの簡単な使い方を学び、Ｒでプログラミングもしたいあなた、こちらをどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑫ 【日本語フォントを設定する】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」で扱うデータには、日本語ラベルがついているものがあります。
Ｒで日本語を扱うときには、適切な「フォント」を使うことが役に立ちます。
「Ｒ」で日本語のフォントを設定し、明日もあさってもその状態が続くようにしたいあなたはこちらをどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑪ 【Ｒで四捨五入してみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」には、多くの関数が含まれていて、
それらの連携によって統計処理が成り立っています。
Ｒを使いこなしたいあなたは、関数を使いこなしましょう！
ここでは数値の四捨五入を求める関数を例にして、
関数の使い方に学びます。そのチュートリアルはこちらからどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑩ 【Ｒで三角関数を計算してみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」には、多くの関数が含まれていて、
それらの連携によって統計処理が成り立っています。
Ｒを使いこなしたいあなたは、関数を使いこなしましょう！
ここではサインやコサインを求める三角関数を例にして、
関数の使い方に学びます。そのチュートリアルはこちらからどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑨ 【Ｒで対数関数を計算してみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」には、多くの関数が含まれていて、
それらの連携によって統計処理が成り立っています。
Ｒを使いこなしたいあなたは、関数を使いこなしましょう！
ここでは対数を求める関数を例にして、
関数の使い方に学びます。そのチュートリアルはこちらからどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑧ 【Ｒで指数関数を計算してみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」には、多くの関数が含まれていて、
それらの連携によって統計処理が成り立っています。
Ｒを使いこなしたいあなたは、関数を使いこなしましょう！
ここでは指数関数を求める関数を例にして、
関数の使い方に学びます。そのチュートリアルはこちらからどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑦ 【Ｒで絶対値を計算してみる】
統計解析のフリーソフト「Ｒ」には、多くの関数が含まれていて、
それらの連携によって統計処理が成り立っています。
Ｒを使いこなしたいあなたは、関数を使いこなしましょう！
ここでは絶対値を求める関数を例にして、
関数の使い方に学びます。そのチュートリアルはこちらからどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑥ 【Ｒを使ってみよう（関数電卓にもなるよ）】
統計解析ソフト「Ｒ」は、さまざまな関数が使えます。
さまざまな初等関数（平方根、サイン、コサイン、絶対値など）は関数として与えられていて、
呼び出すだけで計算ができます。
Ｒに慣れたいあなた、Ｒの関数の使い方を、初等関数の呼び出しを通じて慣れてみてはいかがでしょうか。
そのチュートリアルはこちらです
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する⑤ 【Ｒを使ってみよう（電卓として使えるよ）】
「Ｒ」は統計解析のソフトですが、電卓としても使えます。
高度な統計処理が可能なＲですが、
その内部では足したり引いたりなどの地道な計算をおこなう電卓機能が活躍しています。
Ｒに慣れたいあなたは、電卓としてのＲからはじめてみませんか？間違いやすいポイントも早わかりです
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する④【Ｒの起動と終了をできるようになろう】
Ｒをダウンロードしてインストールできたあなた、いよいよＲを立ち上げて、使ってみましょう！
Ｒを起動させるいくつかの方法と、終了時にデータの損失を防ぐ終わり方をまとめました。
「Ｒの起動と終了」をきちんと身につけておきたいあなたはこちらをどうぞ
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する③【Rをインストールしよう】
フリーソフト「R」は統計解析ソフトです。無料で多機能、世界中で使われている信頼できるソフトです。最先端の手法をラク〜に使える「R」を活用したいあなたは、サクッとインストールしましょう！わかりやすいインストール手順はこちらです
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する②【Rをダウンロードしよう】
フリーソフト「R」は統計解析ソフトです。無料で多機能、世界中で使われている信頼できるソフトです。最先端の手法をラク〜に使える「R」を活用したいあなたは、まずはダウンロードしてみましょう！わかりやすいダウンロード手順はこちらです
R チュートリアル 統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する①【統計学とは？】
「統計学」とは、データの中から有益な法則性を見つけ出すための方法の集合のことです。データを整理・要約し、その特徴や傾向、または確率などを分析します。さらに詳しく学ぶにはこちらです