出版社内容情報
データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。
目次
１ 入門前処理（前処理とは）
２ データ構造を対象とした前処理（抽出；集約；結合；分割；生成；展開）
３ データ内容を対象とした前処理（数値型；カテゴリ型；日時型；文字型；位置情報型）
４ 実践前処理（演習問題）
著者等紹介
本橋智光［モトハシトモミツ］
システム開発会社の研究員、Ｗｅｂ系企業のデータサイエンティストを経て、デジタル医療スタートアップのサスメド株式会社のＣＴＯ。株式会社ホクソエムにも所属。量子アニーリングコンピュータの検証に個人事業主として従事している。製造業、小売業、金融業、運輸業、レジャー業、Ｗｅｂなど多様な業種のデータ分析経験を持つ。ＫＤＤ ＣＵＰ ２０１５ ２位（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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