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【2024年】「構造解析」のおすすめ 本 100選!人気ランキング

この記事では、「構造解析」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
  2. 例題で学ぶ有限要素解析
  3. 強度検討のミスをなくす CAEのための材料力学
  4. マンガでわかる統計学 (回帰分析編)
  5. <解析塾秘伝>CAEを使いこなすために必要な基礎工学!
  6. 多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系 E20)
  7. データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
  8. <解析塾秘伝>有限要素法のつくり方!
  9. 非線形有限要素法のための連続体力学(第2版)
  10. 漫画でわかる デジタルマーケティング×データ分析
他90件
No.2
97
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No.3
97
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No.7
86
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.8
86
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No.10
82

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.12
80
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No.13
80
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No.14
80
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No.15
80
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No.16
80
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No.17
73
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No.19
73
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No.20
73
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No.21
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No.22
73
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No.23
70

考える力学

兵頭 俊夫
学術図書出版社
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No.25
70
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No.26
70
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No.27
70
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No.28
70
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No.29
70

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.31
69
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No.34
69

解析入門 : 微積分入門からルベーグ積分まで自習できる. 上

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No.36
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No.38
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No.40
68
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No.41
68
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No.42
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No.46
68
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No.47
68

これだけ!構造力学

松本 慎也
秀和システム
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No.48
68
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ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.49
68

解析入門 : 微積分入門からルベーグ積分まで自習できる. 下

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No.53
67
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No.57
67

解析入門 (1)

杉浦 光夫
東京大学出版会

東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書.豊富な練習問題をまじえながら,独自の論理構成でていねいに解き明かす.I 実数と連続,微分法,初等函数,積分法,級数   II 陰函数,積分法(続き),ベクトル解析,複素解析 まえがき 読者への注意 第I章 実数と連続 第II章 微分法 第III章 初等函数 第IV章 積分法 第V章 級数 附録1 集合 附録2 論理記号 問題解答

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No.58
67
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No.59
67

解析入門 (2) 基礎数学 3

杉浦 光夫
東京大学出版会

東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書.豊富な練習問題をまじえながら,独自の論理構成でていねいに解き明かす.I 実数と連続,微分法,初等函数,積分法,級数   II 陰函数,積分法(続き),ベクトル解析,複素解析 まえがき 第VI章 陰函数 第VII章 積分法(続き) 第VIII章 ベクトル解析 第IX章 複素解析 問題解答

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No.60
67
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No.62
67
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No.63
67
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No.64
67
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No.67
67
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No.69
67
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No.71
66
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.72
66
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No.73
66
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No.74
66
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No.77
66
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.78
66
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No.80
66
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No.81
66
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.82
66
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異常検知について学ぶならこの本!非常に分かりやすく様々なアプローチについて学べる。PythonではなくてRでの実装なので注意
No.86
66
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No.94
66
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.95
66
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Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.99
65
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ビッグデータがどのように世界を変えるのかが学べる書籍。鳥インフルエンザが流行った時に、医療機関よりも早くGoogleが検索傾向から流行地を知り対策を取れたという話からはじまる様々なビッグデータの使い方・重要性が学べる。
No.100
65
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AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
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