ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。
デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、
それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。
この書籍では、データ分析において、
デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、
データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。
書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。
・データの入手や加工などのハンドリング
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法
本書で学べること
・Pythonの基本的な文法
・データフォーマットについて
・データの前処理技術
・データの可視化技術
・既存アルゴリズムでの機械学習の実装
対象読者
データ分析エンジニアを目指す方
目次（抜粋）
第1章 データ分析とは
第2章 Pythonと環境
第3章 数学の基礎
第4章 ツールの基礎
第5章 応用：データ収集と加工
はじめに
謝辞
本書の対象読者と構成について
Chapter1 データ分析エンジニアの役割
1.1 データ分析の世界
1.2 機械学習の位置づけと流れ
1.3 データ分析に使う主なパッケージ
Chapter2 Pythonと環境
2.1 実行環境構築
2.2 Pythonの基礎
2.3 Jupyter Notebook
Chapter3 数学の基礎
3.1 数式を読むための基礎知識
3.2 線形代数
3.3 基礎解析
3.4 確率と統計
Chapter4 ライブラリによる分析の実践
4.1 NumPy
4.2 pandas
4.3 Matplotlib
4.4 scikit-learn
Chapter5 応用：データ収集と加工
5.1 スクレイピング
5.2 自然言語の処理
5.3 画像データの処理
INDEX
奥付
MATSUDA, Shougo さん
2019-05-12
numpy, scipyなどライブラリによる分析、およびスクレイピングなどしっかり丁寧に説明してくれている良書。本書と本シリーズの統計学版で、一通りのpython基礎はしっかり固められそうです。
ピコピコ さん
2021-05-07
本格的なデータ分析の本を読むために必要な知識を揃える本といった印象。データ分析に必要なライブラリであるNumpy,pandas,matplotlib,scikit-learnの基礎文法と基本的な使い方がわかるようになる。私のようなデータ分析初心者には有用だったけど、もうすでにある程度データ分析の知識がある人には物足りない内容かもしれない。 紙の本を購入したのだが索引をもっと充実させてほしかった。メソッドは全部載せるくらいはしてほしい。索引が貧弱なので買うならリーダーで検索ができる電子書籍の方をお薦めする。
Kyu_zae_mon さん
2021-08-24
試験の教科書だったので読んだけど、少し簡潔すぎるか。
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