Python実践データ分析100本ノック
発売日:2019年10月
- ページ数
- 271p
- ISBN
- 978-4-7980-5875-7
- 著者情報
- 下山 輝昌(シモヤマ テルマサ)
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる
松田 雄馬(マツダ ユウマ)
博士(工学)。京都大学大学院にてニューラルネットワークの基礎研究に着手した後、日本電気株式会社(NEC)の中央研究所に入所。確率論を用いた無線通信信号処理の最適化に関する研究に着手した後、次世代脳型コンピュータに関するプロジェクトを立ち上げ、画像認識を中心とした航空宇宙防衛事業を含む多数分野の事業化に携わる。2015年、東北大学大学院にて博士号を取得し、2017年、合同会社アイキュベータを共同創業
三木 孝行(ミキ タカユキ)
銀行系、鉄道系の業務基幹システム開発を、要件定義から設計、開発、リリースまで幅広く経験。業務基幹システムでは必ずといっていいほどデータベースを用いるため、特にRDB/SQLについて知識を習得している。それらの経験を活かし、データ分析やデータ加工を含めたシステム開発全般におけるコンサルタントとして幅広く案件に携わる。2017年に合同会社アイキュベータを共同創業
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商品説明
本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点が身につき、技術を現場に即した形で応用できる力をつけられるように設計した問題集です。
本書の100本ノックを解くだけですぐに現場で活躍できるわけではありませんが、現場の感覚を身につけることで、ビジネスの現場に自然に入っていけるような力をつけられるはずです。
ウェブや入門書でデータ分析や機械学習を一通り学び、「アヤメの分類よりも役に立つデータを分析したい」「ビジネスの現場で技術がどう応用されるのかを知りたい」と思っている読者の方には、きっと役に立つのではないでしょうか。
本書の構成は、基礎から実践までを幅広く扱う四部構成となっています。
●第1部(基礎編)では、ビジネスの現場で実際に得られるデータ分析するために必要なデータ加工のノウハウを学びます。比較的きれいなウェブからの商品の注文に関するデータと、データの読み込みにすら苦戦する「汚い」データの多い小売店のデータを例に、データ加工の実践を行います。
●第2部(実践編1)では、機械学習の技術を活用して顧客の分析などを行うために必要なノウハウを学び、実際のデータを使っての課題発見・解決を実践していきます。
●第3部(実践編2)では、最適化技術を導入するためのノウハウを学び、経営状況の改善を実践していきます。
●第4部(発展編)では、画像認識技術や自然言語処理技術などの「AI」とも呼ばれる技術を駆使して、データ化されていない情報をも利用して、顧客の潜在的な需要の把握など、ビジネスの現場で期待されているノウハウを学び、実践していきます。
これがリアルなデータ分析だ!事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで。―ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう!
目次
第1部 基礎編:データ加工(ウェブからの注文数を分析する10本ノック
小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック)
第2部 実践編1:機械学習(顧客の全体像を把握する10本ノック
顧客の行動を予測する10本ノック
顧客の退会を予測する10本ノック)
第3部 実践編2:最適化問題(物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック
ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本ノック
数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック)
第4部 発展編:画像処理/言語処理(潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック
アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック)
商品詳細
- 出版社名
- 秀和システム新社
- サイズ
- 21cm
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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