Python実践データ分析100本ノック

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Python実践データ分析100本ノック

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  • サイズ A5判/ページ数 272p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784798058757
  • NDC分類 336.83
  • Cコード C3055

内容説明

これがリアルなデータ分析だ!事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで。―ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう!

目次

第1部 基礎編:データ加工(ウェブからの注文数を分析する10本ノック;小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック)
第2部 実践編1:機械学習(顧客の全体像を把握する10本ノック;顧客の行動を予測する10本ノック;顧客の退会を予測する10本ノック)
第3部 実践編2:最適化問題(物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック;ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本ノック;数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック)
第4部 発展編:画像処理/言語処理(潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック;アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック)

著者等紹介

下山輝昌[シモヤマテルマサ]
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる

松田雄馬[マツダユウマ]
博士(工学)。京都大学大学院にてニューラルネットワークの基礎研究に着手した後、日本電気株式会社(NEC)の中央研究所に入所。確率論を用いた無線通信信号処理の最適化に関する研究に着手した後、次世代脳型コンピュータに関するプロジェクトを立ち上げ、画像認識を中心とした航空宇宙防衛事業を含む多数分野の事業化に携わる。2015年、東北大学大学院にて博士号を取得し、2017年、合同会社アイキュベータを共同創業

三木孝行[ミキタカユキ]
銀行系、鉄道系の業務基幹システム開発を、要件定義から設計、開発、リリースまで幅広く経験。業務基幹システムでは必ずといっていいほどデータベースを用いるため、特にRDB/SQLについて知識を習得している。それらの経験を活かし、データ分析やデータ加工を含めたシステム開発全般におけるコンサルタントとして幅広く案件に携わる。2017年に合同会社アイキュベータを共同創業(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

エリナ松岡

10
ちょっとコード変じゃないかな、という気もしないでもないですが、こういう業務を擬似体験できる本が欲しかった。内容も結構バラエティに富んでおり、飽きることもなかったです。▼続編もあるのでそちらも読む予定ですが、もっとこの系統の本が出てくれるとありがたいです。2021/04/16

PenguinTrainer

9
kaggleのようなデータ分析するの必要な前処理や解析の手法が書かれた本。 kaggleの他人の解説が読めればこの本を読む必要は無いと思うが、日本語で丁寧に書かれているので"多少勉強する気があったけど英語が......"という人にはちょうど良いと感じた。2022/04/28

Taizo

9
ぶっちゃけノックの質がいいわけではない、クソ遅くなるコードの書き方をしたりしているし。だがノックとはそういうものだ。綺麗に処理しようが汚かろうがアウトが取れればそれでいい。というかその辺も「実践」的である。実務でもコードはどうでもいいから結果を出せと言うときがよくあるから。実行が遅くてもコードを書く時間が短ければいいのだ。 コンテンツも表形式・最適化・自然言語・画像と非常に実践的。DLがないのもいい。そんな打球はそうそう飛んでこない。泥にまみれて白球を追えばいつしか上手くなる、そういうもんだ。2020/12/31

えんど

8
web企業ならここまでデータ汚いことはドスタートアップくらいかな。中間テーブルで加工してるのでもっとらくに前処理はできる。泥臭くていい練習になった2020/11/14

くとほん

7
データクレンジングから機械学習までを何パターンか繰り返す本。PandasとScikitに馴染むためにひたすらコーディングするためのドリルとして有用だったと思う。比重的にはPandasの方が大きいので、既にゴリゴリに使えている方にしたら物足りなさがあるだろう。Pythonに一通り慣れて、機械学習の雰囲気がなんとなくわかった段階で手に取れば楽しみながら取り組める一冊だと思う。2019/11/19

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