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  • 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

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前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

  • 本橋智光/著 ホクソエム/監修 本橋 智光
    システム開発会社の研究員、Web系企業のデータサイエンティストを経て、デジタル医療スタートアップのサスメド株式会社のCTO。株式会社ホクソエムにも所属。量子アニーリングコンピュータの検証に個人事業主として従事している。製造業、小売業、金融業、運輸業、レジャー業、Webなど多様な業種のデータ分析経験を持つ。KDD CUP 2015 2位

  • ISBN
    978-4-7741-9647-3
  • 発売日
    2018年04月

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商品の説明

  • データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。
    「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。
    本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。
    ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。
目次
1 入門前処理(前処理とは)
2 データ構造を対象とした前処理(抽出
集約
結合
分割
生成
展開)
3 データ内容を対象とした前処理(数値型
カテゴリ型
日時型
文字型
位置情報型)
4 実践前処理(演習問題)

商品詳細情報

フォーマット 単行本
サイズ 23cm
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

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Law of Awesome Data Scientist

データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に
90%以上の時間を費やすと言われています。
「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった
本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。

本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない
「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。
ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、
複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

前処理が適切に行われているかどうかで、データ分析の品質は左右されます。
本書でさまざまな前処理のテクニックを身に付けてください。

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