「データサイエンス講座(統計編) 10〜17 多変数の記述統計学（かめ@米国データサイエンティストさん）」のノートです。多変数の記述統計学の統計量をPythonで実装し、理解を深めます。また、ライブラリの逆引きリファレンスとしても活用できます。

「データサイエンス講座(統計編) 2〜9 記述統計学（かめ@米国データサイエンティストさん）」のノートです。1変数の記述統計学の統計量をPythonで実装し、理解を深めます。また、ライブラリの逆引きリファレンスとしても活用できます。

「データサイエンスのためのPython入門講座（かめ@米国データサイエンティスト）」のノートです。この講座はPython入門者や復習したい人にも非常にオススメの内容となっています。講座を読みながら少し更新した部分や個人的に躓いた部分などを、ノートとして整理しました。

高校数学を題材に、Python の SymPy や matplotlib を利用した数式処理・数値計算・可視化（グラフ）が練習できる本です。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第7章のまとめです。第4章に引き続き、SymPy で微分積分学の初歩を取り扱う。勾配降下法で関数の極値を求めたりもする。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第6章のまとめです。第2章の続編という感じで、幾何学図形やアニメーションなど matplotlib の別の機能を試します。また、後半はフラクタルの摩訶不思議な世界を垣間みます。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第5章のまとめです。テーマは確率と乱数。準備として SymPy で集合を取り扱った上で、幾つかの確率計算と、乱数を用いた実験を行います。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第4章のまとめです。SymPy を利用してコンピュータ代数（数式処理）の初歩を体験します。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第3章のまとめです。記述統計学の入門編と言える内容です。

「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第2章のまとめです。matplotlib を利用したグラフ表示がテーマです。

高校数学を題材に Python の練習ができるという本「Pythonからはじめる数学入門 (Doing Math with Python)」の第1章をまとめです。