さいたま市文化センター さいたま市文化センター正面 情報 開館 1985年 客席数 大ホール 2006席 延床面積 4, 149m² 用途 コンサートなど 所在地 埼玉県さいたま市南区根岸1-7-1 位置 北緯35度50分36. 5秒 東経139度39分48. 7秒 / 北緯35. 843472度 東経139. 663528度 座標: 北緯35度50分36. 663528度 アクセス 南浦和駅 西口より徒歩7分。 外部リンク 公式サイト テンプレートを表示 さいたま市文化センター (さいたましぶんかセンター)は、 埼玉県 さいたま市 南区 根岸 にある多目的ホール。完成当時は埼玉県内最大のホールであった。旧称は「 浦和市 文化センター 」。 さいたま市文化センター南側 目次 1 概要 2 沿革 3 施設 4 所在地 5 アクセス 6 脚注 7 外部リンク 概要 [ 編集] 敷地は、 1957年 9月から 1972年 3月までは 浦和市立南浦和中学校 の敷地であった。 1985年 に 浦和市文化センター として完成。 1988年 に 大宮ソニックシティ 大ホールが完成するまでは、埼玉県最大のホールであった。 2001年 にさいたま市が発足してからは現在の名称になっている。主に発表会場やコンサート会場として利用されている。 さいたま市立南浦和図書館 を併設する。 沿革 [ 編集] この節の 加筆 が望まれています。 施設 [ 編集] 大ホール(さくら草ホール):2006席 [1] 小ホール(しらさぎホール):340席 所在地 [ 編集] 埼玉県さいたま市南区根岸1-7-1 アクセス [ 編集] 南浦和駅 西口より徒歩7分 [2] 。 脚注 [ 編集] [ 脚注の使い方] ^ " さいたま市文化センター ". さいたま市. 埼玉会館. 2021年3月30日 閲覧。 ^ " アクセス方法 ". さいたま市文化振興事業団. 2021年3月30日 閲覧。 外部リンク [ 編集] さいたま市文化振興事業団による紹介 この項目は、 建築 ・ 土木 に関連した 書きかけの項目 です。 この項目を加筆・訂正 などしてくださる 協力者を求めています ( プロジェクト:建築 / Portal:建築 )。
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〒330-8518 埼玉県さいたま市浦和区高砂3-1-4 048-829-2471 (代) 受付時間 9:00~19:00 (休館日は除く)
どーも、消費財メーカーでデータサイエンティストをやっているウマたん( )です。 数式による解説を最小限におさえてイメージでつかめるようになっているため、初学者の入門書として最適です。 この記事では、この「データ分析のための数理モデル入門」について簡単に紹介していきますよ! この書籍の大きな構成は以下のようになっています。 ・第1部 数理モデルとは ・第2部 基本的な数理モデル ・第3部 高度な数理モデル ・第4部 数理モデルを作る 第1部で、数理モデルとはそもそも何なのかを学び、第2部では基礎的な数理モデルについて学びます。 第3部では少し高度な数理モデルが登場し、最後の部では数理モデルをどのように作るのかについて触れられています。 それぞれの部についてもう少しだけ詳しく見ていきましょう! ・第1部 数理モデルとは まずはじめに第1部 数理モデルとは 第1部の章立てはこのようになっています。 第1章 データ分析と数理モデル 第2章 数理モデルの構成要素・種類 この部では、数理モデルとはそもそも何なのか、数理モデルに必要な構成要素、数理モデルを扱う上で注意すべきことについて学べます。 数理モデルとは簡単に言うと、観測できているデータから、ある事象を数式で表したものになります。 この部では、理解思考型モデリングと応用思考型モデリングという2つの考え方が登場しますが、統計学に端を発する、現状の構造把握を求めるスタンスが理解思考型モデリング 昨今の機械学習による将来のデータの予測精度を求めるスタンスが応用思考型モデリングになります。 ちなみにどんな数理モデルも万能ではありません。 データが不足している場合や、予測データの値が手元の全データの範囲を超える場合などは、上手く数理モデルがあてはまらない可能性が高いです。 数理モデルを扱う上で注意しましょう! ・第2部 基本的な数理モデル 続いて第2部!第2部の章立てはこのようになっています。 第3章 少数の方程式によるモデル 第4章 少数の微分方程式によるモデル 第5章 確率モデル 第6章 統計モデル この部では、基礎的な数理モデルがいくつか登場します。 線形代数・微分方程式・確率統計の基礎を最低限の数式とともに学びながら 統計的検定や回帰分析につなげていきます。 少々数式が多く登場する部分もありますが、考え方を具体例とともに教えてくれるので非常に分かりやすいです。 ・第3部 高度な数理モデル 続いて第3部では、発展的な高度な数理モデルについて学びます。 章立てはこのようになっています。 第7章 時系列モデル 第8章 機械学習モデル 第9章 強化学習モデル 第10章 多体系モデル・エージェントベースモデル 高度な数理モデルとは言っても、非常に重要なモデルばかり 実データで頻出する時系列モデルの解釈の仕方を学び、機械学習の様々な手法について学んでいきます。 時系列モデルについてさらにもっと踏み込んで勉強したい方は「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析」がオススメです!
『いちばんやさしい SQL 入門教室』矢沢久雄著 本書では更新系のSQLの基本的な使い方も解説します。マスターするSQLは、「SQLの構文」「サンプル(例文)」「練習問題」の3ステップで解説します。段階を踏んで学べるので、初心者の学習に最適です。 41. 『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』加嵜長門、田宮直人著 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 R 42. 『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』金明哲著 本書はR言語によるデータ解析の入門書です。データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来、網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーに支持を得てきました。 43. 『Rではじめるデータサイエンス』Hadley Wickham、Garrett Grolemund著 本書はデータサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。 44. 『Rクックブック』Paul Teetor著 本書はオープンソースの統計解析ツール、Rの使い方、機能、威力を、200以上におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介するクックブックです。 Python 45. 『IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集』Cyrille Rossant著 本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。 46. 『Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習』Jake VanderPlas著 本書はPythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 47.