《出品：2024-10-16》

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【商品説明】
ベストセラー『データ分析のための数理モデル入門』『分析者のためのデータ解釈学入門』『データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門』『本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門』『データ分析に必須の知識・考え方 認知バイアス入門』『指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門』に続く、シリーズ第七弾が満を持して登場！
今度のテーマは「微積分＋線形代数」です。
本気のデータ分析には数学の知識が必須。その中でも特に「微分積分」「線形代数」の重要度が高いことは、疑いの余地がありません。
本書で特に重視しているのは、「数式」についての解説です。
通常の微積（線形代数）本における数式解説は、定義や公式、計算例などの「必要最低限の基礎部分」に止まっています。数学の勉強としては、それで十分だからです。
しかし、「データ分析のための」という視点から言えば、それでは足りません。データ分析文脈特有の「意味」「利用法」「背景にある考え方」まで踏み込んでの理解が求められます。
本書では、そこを可能な限り妥協せず解説し尽くしています。

※Amazon.co.jpより引用


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