出版社内容情報
人気の科学向けPythonリファレンス待望の改訂版！
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
内容説明
Ｐｙｔｈｏｎのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、ｔｉｐｓ、便利なコマンドなどを紹介します。Ｐｙｔｈｏｎでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
目次
１部 Ｊｕｐｙｔｅｒ：Ｐｙｔｈｏｎより優れたＰｙｔｈｏｎ（ＩＰｙｔｈｏｎ、Ｊｕｐｙｔｅｒ入門；強化された対話機能；デバックとプロファイル）
２部 ＮｕｍＰｙの基礎（Ｐｙｔｈｏｎのデータ型；ＮｕｍＰｙ配列の基礎 ほか）
３部 ｐａｎｄａｓによるデータ操作（ｐａｎｄａｓオブジェクトの基礎；インデクスとデータの選択 ほか）
４部 Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによる可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂの基礎知識；単純な線グラフ ほか）
５部 機械学習（機械学習とは？；ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの基礎 ほか）
著者等紹介
ヴァンダープラス，ジェイク［ヴァンダープラス，ジェイク］ ［ＶａｎｄｅｒＰｌａｓ，Ｊａｋｅ］
Ｇｏｏｇｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈのソフトウェアエンジニア。データ駆動研究をサポートするツールの開発に従事している。ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ＳｃｉＰｙ、ＡｓｔｒｏＰｙ、Ａｌｔａｉｒ、ＪＡＸなど、データ駆動サイエンスに使われるさまざまなＰｙｔｈｏｎパッケージの開発に携わっている。幅広いデータサイエンスコミュニティに参加し、データサイエンス界のさまざまなカンファレンスで科学計算についての開発や講演、チュートリアルを行っている
菊池彰［キクチアキラ］
日本アイ・ビー・エム株式会社勤務（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。
