内容説明
<p>データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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
<p>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</p><p>対象読者
データ分析エンジニアを目指す方</p><p>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</p><p>※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。</p>
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。
vinlandmbit
25
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。2019/05/12
nbhd
13
困ったことにプログラミング感覚が衰えているので読んだ。いやあ読めば読むほど「このコードって、生成AIに質問すれば、数秒で書いてくれるじゃん」と申し訳なさが募ってくる。近頃は生成AIが全部やってくれるから、この両手全指でコードを書く必要がほぼ無くなっていて、ひっきょう感覚は衰える。聞けば、生成AIのすごい奴は、Kaggleグランドマスターになれるほど、データ分析が得意になったそうだ。ビッグデータを丸呑みさせれば、何らかの知見を自動で出力してくれる、そんな時代がもう来ている…なんてことを読んでシミジミ思った。2024/11/12
jjm
10
データサイエンティストを「名乗る」ための必須要件はないが、持っているとよい資格として「Python3 エンジニア認定データ分析試験」が挙げられていた。本書はその公式教科書。どのモジュールやパッケージを使うと何ができるということがよくわかる。本書冒頭にもあるようにPythonをある程度理解していることが前提になっているので、Pythonもデータ分析も一石二鳥で学ぼうとすると失敗すると思う。勤め先では最近データサイエンティスト採用で年収3000万という役員並みの待遇の制度が始まったのでモヤモヤする部分もある。2022/05/07
ピコピコ
5
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。2021/05/07
effort42195
1
pythonデータ分析の資格試験を受ける用に。これとweb問題集で合格可能。2022/07/29
