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- データサイエンス教本（第2版） - Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
- Pythonデータエンジニアリング入門 - 高速化とデバイスデータアクセスの基本と応用
- Pythonコンピュータシミュレーション入門、人文・自然・社会科学の数理モデル
- Python意思決定の数理
- 【販売終了】データサイエンス教本 - Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
各書籍で用いているプログラム（データ含む）とその他（正誤表，または固有の使い方など）は次にあります。
プログラムはダウンロードしてから使えます。
- データサイエンス教本（第2版） → フォルダ DataScience2ndEdの中を見てください。
- 【出版終了】データサイエンス教本 → フォルダ DataScienceの中を見てください。
- Pythonデータエンジニアリング入門 → フォルダDataEngineeringの中を見てください。
- Pythonコンピュータシミュレーション入門 → フォルダComputerSimulationの中を見てください。
- Python意思決定の数理 → フォルダDecisionMakingの中を見てください。
フォルダTips（← をクリック）の中に次のフォルダがあります。行頭の太字はフォルダ名です。
- InstallAnaconda: Anacondaのインストールの簡易説明
- InstallPackages: 書籍で用いるパッケージのインストールの説明（Anacondaだけでは足りないもの）
- Misc: Miscellaneous（その他，様々なこと）
- オープンデータセットの紹介
- 無料で読める良書
- NoteErrors: パッケージの問題（主にバージョンへの依存性）と実行時エラーのQ&A(わずかです)
- UsageCondaPip: condaとpipの使用の入門編
- UsageIDE: 統合開発環境(IDE)としてのJupyterLab, Jupyter Notebook, Colaboratoryの使用の入門編