化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 第1部　Python と統計の基礎知識 　第1章　Pythonの基礎 　第2章　データの図示 第2部　データ解析・機械学習の基礎 　第3章　多変量データとデータの可視化 　第4章　化学データを用いたモデリング 　第5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲 第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた 　第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計 　第7章　時系列データの解析 　第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習