データ分析のために，改めて数学を学び直そう

• 機械学習・統計処理のための数学入門 ――基本演算からRプログラミングまで

数学の素養があるだけではデータサイエンスのプロとは言えません。なぜなら，実際の数理モデル開発やデータ分析では，組み合わせ方やプログラミングの知識が必要になるためです。また，データ分析では，数値微分・数値積分の知識がプログラミングで計算する際には非常に役立ちます。そこで本書では，数値計算やパラメータ計算法などを説明したあとに，応用編として現場で利用されるデータ分析方法を取り上げます。具体的には「対数尤度（ゆうど）の最大化法と重回帰」「一般化線形モデル」「多クラス回帰モデル」「Bradley-Terry model」「2元表の解析モデル」「生存時間解析（ワイブル分布）」で，Rによる数値計算のプログラムも併記しています。本書を活用していただくと，例えば機械学習モデルのパラメータを導く際に必要な二階偏微分を要素とする行列（ヘッセ行列など）の計算が非常にラクになり，データサイエンスにおけるプログラミングで数値微分・数値積分や数値計算そのものの重要さを再確認できるでしょう。

なお，本書は，大学の初等数学程度の知識を前提としています。

今だからこそ！ ワクチンを接種する前に知っておきたい正しい情報

• 今だから知りたいワクチンの科学 ―効果とリスクを正しく判断するために

2021年2月14日，ファイザー社の新型コロナウイルスワクチン製造販売が特例承認されました。

日本でも，ついにワクチン接種の段階に突入です。世間は「ワクチン」一色ですが……けっきょく「ワクチン」って一体なに？

「感染症対策の切り札！」

「みんなで打って，集団免疫を獲得しよう」

という報道が流れる一方で，

「インフルエンザと同様で型が違えば効果なし」

「医療利権の温床」

といった意見もチラリホラリ。一体なにが正解で，なにが不正解だろう？

ここはひとつ立ち止まって，ワクチンというものを見つめ直してみたほうが良さそう。というわけで誕生したのが『今だから知りたいワクチンの科学』。

難解になりがちなワクチンの話を，できる限り簡単に噛み砕いてみました。冷静に，客観的に，かつ科学的にワクチンを解説。新型コロナウイルスワクチンはもとより，ワクチンの歴史や種類，近い将来実現しそうなワクチン技術についても，ふれてみました。

ワクチンを正しく知って，その効果とリスクを見極めよう。