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データサイエンス1年生 Pythonで体験してわかる!会話でまなべる!

森 巧尚(著)

商品番号
176010
販売状態
発売中
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2024年12月04日
出荷開始日
2024年12月03日
ISBN
9784798176017
判型
B5変
ページ数
224
キーワード
ネットワーク  人工知能  データ分析  1年生シリーズ

2,420円(税込)(本体2,200円+税10%)
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あたらしい1年生シリーズ
「データサイエンス1年生」の登場!
ヤギ博士、フタバちゃんと一緒に
データサイエンスの世界に飛び込んでみよう!

【本書の概要】
Python1年生でもおなじみのヤギ博士とフタバちゃんと一緒にデータサイエンスの基本について体験できる書籍です。データサイエンスに必要な知識から始まり、基本的なデータの読み解き方や、データの傾向や特徴をつかむ方法について解説します。

【本書の開発環境】
Google Colaboratory

【対象読者】
・Pythonの基本文法は知っている方(『Python1年生』を読み終えた方)
・データサイエンスについて知りたい初心者
・Pythonを使ってデータサイエンスの手法を体験したい初心者

【本書のポイント】
・対話形式で、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・データの読み解き方をサンプルを元に学習できます。
・データの傾向や特徴のつかみ方を学習できます。

【目次】
第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう
第2章 データサイエンスの基本的な手順
第3章 データからわかることは?:探索的データ分析
第4章 本当にそうだろうか?:確証的データ分析
第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験
第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』、『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版』『ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみ』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js 開発入門』(いずれも翔泳社)などがある。

01
02
03
04
第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう  

LESSON 01 データサイエンスって何?  
 好奇心はデータサイエンスを動かす力  
 
LESSON 02 データサイエンスの驚きの力  
 データサイエンスは身近にある  
 おむつとビールが同時に売れる  
 ネット検索でインフルエンザの流行を予測できる  
 SNSの投稿から性格診断ができる  
 歩き方で将来の健康状態がわかる  
 そこに隠れていた関係性を見つけ出す  
 
LESSON 03 Pythonの準備をしよう  
 ColabNotebookの準備をする方法  
 90分ルールと12時間ルール  
 
第2章 データサイエンスの基本的な手順  
 
LESSON 04 データサイエンスの基本的な流れ  
 データサイエンスの基本的な手順  
 宝箱を探す例で考えてみる  
 データサイエンスの基本姿勢  
 
LESSON 05 本当に困っていることは何だろう?~問題の定義~  
 「なぜ?」をくり返して問題の本質を考える  
 問題がはっきりしたら、ゴールを決める  
 
LESSON 06 どんなデータが必要だろう?~データ収集と前処理~  
 データの収集と前処理  
 
LESSON 07 データからわかることは?~探索的データ分析:EDA~  
 データの特徴や傾向を把握し、仮説を立てる  
 
LESSON 08 本当にそうだろうか?~確証的データ分析:CDA~  
 仮説を「意味のあるものか」、「偶然の結果か」を判断する  
 
LESSON 09 結果からわかる答えは?~結果の活用~  
 得られた結果をもとに、問題解決のための具体的な提案を行う  
 
LESSON 10 改善点はどこだろう?~フィードバックループ~  
 改善点はどこだろう?(フィードバックループ)  
 
第3章 データからわかることは?:探索的データ分析  
 
LESSON 11 まずは、どんなデータなのかをざっくりと把握する  
 ノートブックを作る  
 ①データを少し確認する  
 ②データの基本情報を確認する  
 ③平均値  
 ④最小値と最大値  
 ⑤中央値  
 ⑥標準偏差  
 
LESSON 12 データのばらつきを理解したいとき  
 ①ヒストグラム  
 ②箱ひげ図  
 
LESSON 13 複数の項目の関係性を探りたいとき  
 ①散布図  
 ②相関係数  
 ③ヒートマップ  
 ④回帰直線  
 
LESSON 14 2つのカテゴリーの関係性を探りたいとき  
 クロス集計表  
 
第4章 本当にそうだろうか?:確証的データ分析  
 
LESSON 15 データの理想型「正規分布」~仮説検定を支える柱①~  
 正規分布って何?  
 正規分布はなぜ利用しやすいの?  
 正規分布の具体例  
 なぜ、釣り鐘型になるの?  
 
LESSON 16 中心極限定理って何?~仮説検定を支える柱②~  
 ノートブックを作る  
 中心極限定理って何?  
 
LESSON 17 「仮説検定」と「予測モデリングとその評価」  
 
LESSON 18 仮説検定~仮説は、正しいのか?~  
 仮説検定:この仮説は、偶然ではなさそうだから正しいだろう  
 仮説検定の手順  
 検出力分析:信頼度を上げるにはサンプル数はいくついる?  
 統計的検定方法  
 
LESSON 19 予測モデリングとその評価~この予測モデルは、正しいのか?~  
 回帰:数値の予測をしたいとき  
 分類:分類分けを予測したいとき  
 
第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験  
 
LESSON 20 本当に困っていることは何だろう?  
 
LESSON 21 どんなデータが必要だろう?  
 ノートブックを作る  
 データの読み込みと前処理  
 
LESSON 22 データからわかることは?  
 日付ごとのヒストグラム  
 気温ごとのヒストグラム  
 年齢ごとのヒストグラム  
 曜日ごとのヒストグラム  
 味ごとのヒストグラム  
 性別ごとのヒストグラム  
 複数の項目の関係を調べる  
 仮説を立てる  
 
LESSON 23 本当にそうだろうか?  
 仮説1:気温が高い日は販売数が増加する  
 仮説2:週末は平日より販売数が増加する  
 仮説3:年代別で、好まれる味が違う  
 仮説4:クリスマスシーズンは販売数が増加する  
 
LESSON 24 結果からわかる答えは?  
 仮説1から考える:気温が高い日は販売数が増加する  
 仮説2から考える:週末は平日より販売数が増加する  
 仮説3から考える:年代別で、好まれる味が違う  
 仮説4から考える:クリスマスシーズンは販売数が増加する  

第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来  
 
LESSON 25 データ分析をAIに手伝ってもらう  
 Google Colaboratoryに搭載されている「Colab AI」  

LESSON 26 さらに先に進もう  
各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

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