KS情報科学専門書<br> 実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる データ分析のための前処理入門

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KS情報科学専門書
実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる データ分析のための前処理入門

  • 著者名:菅由紀子【著】
  • 価格 ¥3,300(本体¥3,000)
  • 特価 ¥2,310(本体¥2,100)
  • 講談社(2025/07発売)
  • 2025→2026年!Kinoppy電子書籍・電子洋書全点ポイント30倍キャンペーン(~1/1)
  • ポイント 630pt (実際に付与されるポイントはご注文内容確認画面でご確認下さい)
  • ISBN:9784065395868

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内容説明

★データ分析の現場の、即戦力になる!★

・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説
・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う
・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説
・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応
・コードを公開しているから、すぐに実践できる!

【バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド推薦!】
実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、
地に足のついた実践的な知識を得られる良書!
不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、
実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、
データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。
本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう!

【おもな内容】
1 前処理とは何か
2 前処理に向けたデータ理解
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データの前処理――テキストデータ
11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行

目次

1 前処理とは何か
2 前処理に向けたデータ理解
3 データクレンジングとしての前処理
4 データの基本事項確認としての前処理
5 データのソート・抽出
6 データの集計
7 データ結合
8 データ変換
9 モデリングのためのデータ変換
10 非構造化データの前処理――テキストデータ
11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像
12 クラウド技術の活用と機械学習の実行