Juliaプログラミングクックブック 言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで

本書はＪｕｌｉａの言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで広範囲のトピックをカバーする約９０のレシピを収録したクックブックです。Ｊｕｌｉａは数値計算、科学技術計算を得意とする言語で、Ｃ並みに高速で、Ｐｙｔｈｏｎ並みに書きやすい、高機能かつ近代的なオープンソース言語を作成しようという目的で開発されました。数式を素直に表現できる構文を持ち、洗練されたデータ構造により計算速度が非常に速く、ＰｙｔｈｏｎやＲといった既存のオープンソース言語の不満を解消する言語として注目を集めています。本書はＪｕｌｉａが得意とする機能を多数紹介しており、Ｊｕｌｉａの魅力と威力を存分に体感できます。サンプルコードはすべてＧｉｔＨｕｂからダウンロード可能。日本語版補遺として言語仕様を収録しました。Ｊｕｌｉａ１．２対応。

目次 : ０章　Ｊｕｌｉａ言語入門（日本語版補遺）/ １章　Ｊｕｌｉａのインストールと設定/ ２章　データ構造とアルゴリズム/ ３章　Ｊｕｌｉａによるデータエンジニアリング/ ４章　Ｊｕｌｉａによる数値演算/ ５章　変数、型、関数/ ６章　メタプログラミングと高度な型/ ７章　Ｊｕｌｉａによるデータ分析/ ８章　Ｊｕｌｉａワークフロー/ ９章　データサイエンス/ １０章　分散処理

【著者紹介】
ボフミル・カミンスキー : ワルシャワ経済大学の准教授であり、決定支援・分析ユニットの責任者。またトロントのライアソン大学のデータサイエンス研究室の助教授。複数のジャーナルの共同編集者でもある。オペレーショナルリサーチと計算社会科学に特に興味を持つ。シミュレーション、最適化、予測方法に関する５０以上の研究論文を執筆。また、産業界および行政機関向けの大規模な高度分析ソリューションの展開において１５年以上の経験を持つ

プシェミスワフ・シャフル : ワルシャワ経済大学決定支援・分析ユニットの准教授。現在の研究は、数値実験と最適化のための大規模シミュレーション実行のための分散システムとその手法に焦点を当てているクラウドおよび分散型計算環境における大規模計算の並列実行のための非同期アルゴリズムに取り組む。高性能な数値シミュレーション用のいくつかのオープンソースツールを開発／共同開発している

中田秀基 : 博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。筑波大学連携大学院教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）