データサイエンスのための無料のJulia書籍5選

5 recommended free Julia books for data science.

最近はJuliaという言語がデータサイエンスの未来であるとよく言われていますが、どこから始めればいいか分からないという方も多いでしょう。そんな方におすすめしたいのが、無料で提供されているJuliaプログラミング言語の書籍リストです。これらの書籍を読めば、ソフトウェアエンジニアリングやデータサイエンスに関連するタスクに取り組むことができます。

データフレーム、データ可視化、機械学習、Webサービスの作成と実行に必要なJuliaライブラリについて学ぶことができます。さらに、オブジェクト指向プログラミング、メタプログラミング、並列処理についても学ぶことができます。

1. Think Julia

『Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist』は、初心者から経験豊富なプログラマーまで、Juliaを学びたい人向けの本です。著者はBen LauwensとAllen B. Downeyです。

• ベクトルデータベースとは何か、そしてなぜLLMsにとって重要なのか？
• GPUを活用した特徴量エンジニアリングにおいてRAPIDS cuDFを使用する
• JPLは、マルウェア研究を支援するためのPDFアーカイブを作成しました

この本では、Juliaの紹介から始まり、その動作方法や他のプログラミング言語との違いについて説明しています。著者はJuliaの歴史についても簡単に紹介し、現在の開発状況や将来の可能性についても説明しています。

本書では、各コンセプトを説明するための簡単な例が示され、各章の最後に学習を強化する演習問題が提供されています。また、配列、行列、文字列、入出力などのより高度なトピックもカバーしています。さらに、オブジェクト指向プログラミング、メタプログラミング、並列処理についてもカバーしています。

2. Julia as a Second Language

『Julia as a Second Language』は、すでに他のプログラミング言語に精通しているプログラマー向けの初心者向けガイドです。著者はErik Engheimです。

本書では、Juliaの紹介とその歴史から始まり、特徴、利点、独自のセールスポイントについて説明しています。Python、MATLAB、Rなどの他の人気のあるプログラミング言語と比較しています。

また、オブジェクト指向、関数型プログラミング、配列、行列、文字列、入出力などの高度なトピックに加え、メタプログラミング、並列処理、外部ライブラリやパッケージの使用方法についてもカバーしています。

3. Statistics with Julia

『Statistics with Julia』は、Juliaプログラミング言語を使用して統計分析を行うための包括的なガイドです。統計分析やモデリングを行いたい人向けの書籍で、著者はHayden KlokとYoni Nazarathyです。

本書では、基本的な構文から始まり、確率論、記述統計、統計推論、統計的手法、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリング、時系列分析などの統計モデルについて説明しています。

また、CSVファイルやデータベースなどの外部データソースを操作する方法や、Juliaのプロットライブラリを使用してデータを可視化する方法についても説明しています。

さらに、統計分析における再現性について学び、コードとデータの整理と文書化方法についても説明しています。

4. Julia Data Science

『Julia Data Science』は、データサイエンスに関連するタスクにJuliaプログラミング言語を使用する方法について説明したオープンソースでオープンアクセスの書籍です。著者はStoropoli、Huijzer、Alonsoです。

本書では、まずデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングについて説明し、その後、何故求人には一切触れられない言語を学ぶべきかについても説明しています。

本書では、Juliaの構文、データ構造、ファイルシステム、標準ライブラリの紹介から始まり、データフレームやデータ可視化ライブラリを使用したデータ分析やモデリングに必要なトピックについて説明しています。初心者や経験豊富なデータサイエンティストにとって、包括的なデータ分析とモデリングライブラリの紹介を提供する、わかりやすく丁寧に書かれた書籍です。

5. Julia for Data Analysis

『Julia for Data Analysis』は、経験豊富なデータアナリスト、プログラマー、そしてJuliaを使用して効果的なデータ分析とレポート作成を行いたい初心者向けの実践的なガイドです。著者はBogumi? Kami?skiです。

この本は2つの部分に分かれています。

最初の部分は、Juliaプログラミングの基礎についてで、構文、ループ、およびデータ構造を学びます。次に、スケーラブルなプロジェクトを作成する際に重要なJulia言語の要素を学びます。

2番目の部分は、データ分析のためのツールボックスについてです。この部分では、データフレームを使用してデータを処理し、分析のためにデータをクリーンアップ、操作、および変換し、データ分析結果を共有するためのWebサービスを作成する方法を学びます。Abid Ali Awan(@1abidaliawan)は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストです。現在は、コンテンツ作成に注力し、機械学習およびデータサイエンス技術に関する技術ブログを執筆しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号とテレコミュニケーションエンジニアリングの学士号を保持しています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに苦しむ学生のためにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を構築することです。

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