Ｐｙｔｈｏｎではじめるデータ分析のための前処理入門

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。

★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

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