先輩データサイエンティストからの指南書　実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル

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データサイエンティストに求められるスキルは、いまや分析技術だけではありません。実務で活躍できるデータサイエンティストになるためには、チームでの働き方も身に付けなければいけないでしょう。本書では、分析環境の準備・分析データのチェックから、機械学習モデルの運用やプロトタイプ開発まで、データサイエンティストが抑えるべき「分析前後」の知識を身に付けられます。ワンランク上のデータサイエンティストになるための、強力なガイドとなる本です。

目次

第1章実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル
1.1データサイエンティストを取り巻く環境の変遷
1.1.1希少価値が高かったデータサイエンティスト黎明期
1.1.2技術民主化の波とPoC 止まりの現実
1.1.3データサイエンスを価値に繋げるために
1.2プロジェクトで求められるエンジニアリングスキル
1.2.1データサイエンスプロジェクトのフロー
1.2.2データサイエンティストのスキル習得プロセスによる課題
1.2.3データサイエンスプロジェクト特有の難しさ
1.2.4価値を生むために必要なエンジニアリングスキル
1.3まとめ

第2章環境構築
2.1分析の土台としての環境構築
2.1.1なぜ環境構築が大切か
2.1.2適切な環境構築をするために
2.2リポジトリの構造を整える
2.2.1適切な構造のリポジトリを作るメリット
2.2.2本書で扱うリポジトリ構成
2.3VS Codeでの開発環境の整備
2.3.1VS Code の設定
2.3.2VS Code の拡張機能
2.3.3VS Code のデバッガ
2.3.4VS Code のショートカット
2.4Dev Container による仮想環境構築
2.4.1仮想環境とは
2.4.2仮想環境の種類
2.4.3Docker とDocker Compose
2.4.4Dev Container の使い方
2.5uv によるパッケージ管理
2.5.1パッケージ管理
2.5.2パッケージマネージャーの比較
2.5.3uv によるパッケージ管理
2.6まとめ

第3章コードの品質管理
3.1Notebookだけのデータサイエンティストからの卒業
3.1.1Notebookの手軽さと課題
3.1.2Notebook vs Python Script
　ほか

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