内容説明
読者の声に応えて第2版の登場！
データ分析エンジニアに必要な
基本技術をしっかり習得できる
【本書の概要】
本書はデータ分析エンジニアに必要な
以下の基礎技術を丁寧に解説しています。
・データの取得・加工
・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
【第2版のポイント】
・Python 3.10対応
・よりわかりやすい解説
・Pythonデータ分析試験の主教材に指定
【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方法
【対象読者】
データ分析エンジニアを目指す方
【目次】
第1章 データ分析エンジニアの役割
第2章 Pythonと環境
第3章 数学の基礎
第4章 ライブラリによる分析の実践
第5章 応用：データ収集と加工
※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。
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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。
die_Stimme
1
Pythonエンジニア試験データ分析の公式テキスト。とはいえ明らかに試験の範囲からは逸脱した内容もあるし、試験だけを目的に買う人にとっては不満に思うかもしれない。個人的にはいい本だと思うけど、データ分析で使用するライブラリが網羅されているchapter 4以降だけでもよかったかな…。試験は読み切る前に合格済み。2023/05/10
Masataka (まさたか)
0
学術分野の一つであるデータ工学を実践する一つの職種としてデータ分析エンジニアを定義。データ分析エンジニアが持つべき技術は、データの入手・加工(Numpy,pandasを利用)、データ可視化(Matplotlib,pandasの一部を利用)、pythonプログラミング、環境構築・データ基盤の取り扱いの4項目。付加的に持つべき技術として、機械学習、数学、対象分野の専門知識(ドメイン知識)の3項目。2024/04/05
プギーを愛で隊
0
★5。数学やデータ分析について基本的な部分から解説していて、とてもわかりやすくまとまった本だということがうかがえる。しかしPythonどころかプログラミング言語をひとつもやったことがなく、ITパスポートの内容すら理解できていない、前提知識のない私には難しすぎた。この本を読めるようになることを目標にしたい。2023/08/26
