確率と統計の基礎的な概念や手法を、Pythonを体験しながら直感的に理解する教科書。

確率と統計は、数学とデータ分析技術に基づいて実世界の現象を読み解き、新たな価値を発見するための学問で、伝統的に、データの分析と結果の解釈、リスクや不確実性の下での意思決定、ランダム現象の数理モデルなどにおいて基本的な概念と手法を提供してきました。
DX（デジタルトランスフォーメーション）が広く浸透し、ビッグデータ、ニッチデータの利活用が様々な分野の学術界や産業界・行政機関から求められる現代社会において、データ科学の根幹をなし、科学的根拠に基づく判断を与えるこの学問の重要性はますます高まっています。
本書は、文系（高校2年生級の数学的素養を持つ者）でPythonプログラミング未経験者や、大学初年級の学生、さらに確率と統計を基礎からもう一度学びたい社会人などを対象に、確率と統計の基礎的な概念や手法を、自分の手を動かしてPythonを体験しながら直感的に理解するスタイルをとっています。多変量解析や統計的モデリング、機械学習・AIなど、データ科学の一端をこれから学びたい者の準備としても有用です。
本書では、Jupyter Notebook (Google Colaboratory)という対話型の環境でPythonの簡単なプログラミングを学びながら、データの可視化や統計計算、確率のシミュレーションを実行して、確率統計の概念を学んでいくというスタイルをとっています。Python については全くの初心者を想定して、はじめの一歩からゆっくり説明しています。簡単なレポート作成に役に立つようなヒントもふんだんに含まれていますから、自分のやりたいことが少しずつできるようになることが実感できるでしょう。確率統計の基礎的な概念や手法について、数理的な説明は軽めにして、そのかわり確率計算や大数の法則の実証などPython による計算的な確認に重点を置いています。さらに、実際の研究データを扱ったPythonによる回帰分析の事例を紹介して、多変量解析への入門を果たします。