Ｐｙｔｈｏｎデータサイエンスハンドブック　Ｊｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを使ったデータ分析、機械学習

Ｐｙｔｈｏｎのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎをカバーします。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でデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算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。

Ｐｙｔｈｏｎでデータ分析や機械学習を行うためのリファレンス！
Ｐｙｔｈｏｎのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ－Ｌｅａｒｎをカバーします。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。普段、Ｐｙｔｈｏｎで、データの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとって必須のリファレンスです。

目次

１章　ＩＰｙｔｈｏｎ：Ｐｙｔｈｏｎより優れたＰｙｔｈｏｎ（シェルかｎｏｔｅｂｏｏｋか
ＩＰｙｔｈｏｎのヘルプシステムとドキュメント　ほか）
２章　ＮｕｍＰｙの基礎（Ｐｙｔｈｏｎのデータ型について
ＮｕｍＰｙ配列の基礎　ほか）
３章　ｐａｎｄａｓを使ったデータ操作（ｐａｎｄａｓのインストールと使用方法
ｐａｎｄａｓオブジェクトの基礎　ほか）
４章　Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによる可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂの基礎知識
同じ結果を得る２つのインターフェース　ほか）
５章　機械学習（機械学習とは？
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの紹介　ほか）

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