Ｐｙｔｈｏｎデータ分析実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック Ｐｙｔｈｏｎ ３エンジニア認定データ分析実践試験主教材
発売日：2023年9月
- ページ数
- ４０５ｐ
- ISBN
- 978-4-295-01774-5
- 著者情報
- 寺田 学（テラダ マナブ）
Ｐｙｔｈｏｎ Ｗｅｂ関係の業務を中心にコンサルティングや構築を株式会社ＣＭＳコミュニケーションズ代表取締役として手がけている。ほかにも、一般社団法人ＰｙＣｏｎ ＪＰ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ理事や一般社団法人Ｐｙｔｈｏｎエンジニア育成推進協会顧問理事を務める
神沢 雄大（カンザワ ユウタ）
チューリッヒ保険会社にて、カスタマーエクスペリエンス向上やマーケティング、業務改善のためのデータ分析と機械学習モデル構築／運用に従事し、データに基づいたビジネス上の意思決定と効率化をサポートしている。Ｒ言語のコミュニティＴｏｋｙｏ．Ｒの運営チームのメンバーでもあり、そのほか、定期的に国内外のイベントに登壇している
＠ｄｒｉｌｌｅｒ（ＤＲＩＬＬＥＲ）
デリバティブを中心とした金融データの分析にＰｙｔｈｏｎを活用している。Ｐｙｔｈｏｎ×金融のコミュニティｆｉｎ‐ｐｙ主宰
辻 真吾（ツジ シンゴ）
大学の研究所に勤務し、Ｐｙｔｈｏｎを使ったデータ解析をバイオ、エネルギー、教育といった幅広い分野へ適用する研究を行っている
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商品説明
データの加工や分析の実践スキルを身につけよう。本書は、Ｐｙｔｈｏｎやｐａｎｄａｓの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実装で使うノウハウ」をまとめた書籍です。さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、ｐａｎｄａｓやＮｕｍＰｙの活用方法など、Ｐｙｔｈｏｎを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。
目次
第１章 データ加工概論
第２章 データの種類と読み込み
第３章 表形式データの加工
第４章 ＮｕｍＰｙと数値データ
第５章 データの評価
第６章 時系列データの処理
第７章 テキスト情報の処理
第８章 画像データの処理
第９章 グラフデータの処理
第１０章 地理空間データの処理
第１１章 データ加工のための線形代数
商品詳細
- 出版社名
- インプレス
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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