データ可視化プログラミング(データサイエンス大系) [単行本]

データ可視化プログラミング(データサイエンス大系) の 商品概要

• 目次

  第1章　データ可視化の第一歩：グラフの描画
  　1.1　可視化の必要性
  　1.2　Matplotlibによるグラフの描画
  　1.3　コンピュータ上のデータの扱い
  　章末問題
  第2章　ウェブサイトの構築
  　2.1　ウェブとは
  　2.2　HTML
  　2.3　ウェブページを公開するには
  　2.4　インターネットの仕組み
  　章末問題
  第3章　HTMLによるデータの公開
  　3.1　ハイパーテキスト
  　3.2　HTMLの基礎文法
  　3.3　CSS
  　3.4　どのHTMLファイルが表示されるか
  　章末問題
  第4章　スクレイピングと可視化
  　4.1　ウェブスクレイピング
  　4.2　Pythonによる文字列操作
  　4.3　動的なウェブサイトの取り扱い
  　章末問題
  第5章　データ処理の自動化
  　5.1　PowerShellによるシェル操作
  　5.2　Pythonによるリモートログイン
  　5.3　FTPによるファイルコピー
  　5.4　バックグラウンド動作
  　章末問題
  第6章　JavaScriptの基本
  　6.1　JavaScriptとは何か
  　6.2　JavaScriptの基本文法
  　6.3　デバッグ方法
  　章末問題
  第7章　JavaScriptにおけるユーザ入力とデータ入出力
  　7.1　ダイアログによる入出力
  　7.2　イベント駆動処理
  　7.3　HTMLフォーム
  　7.4　データファイルの読み込みと書き出し
  　章末問題
  第8章　JavaScriptによる2次元画像の描画
  　8.1　描画領域の設定
  　8.2　直線の描画
  　8.3　矩形の描画
  　8.4　文字列の描画
  　8.5　グラフの描画
  　8.6　マウス操作に応じた描画
  　章末問題
  第9章　JavaScriptによる3次元画像の描画
  　9.1　three.jsによる3次元CGの描画
  　9.2　three.jsによる3D-CG描画の基礎
  　9.3　光源の作成と設定
  　9.4　物体の作成
  　9.5　物体の位置と姿勢の設定
  　9.6　カメラの設定
  　9.7　アニメーション処理
  　9.8　イベント駆動型処理によるアニメーション処理
  　9.9　テクスチャマッピング
  　9.10　物体の親子関係と座標系
  　章末問題
  第10章　ストリートビューによる情報の可視化
  　10.1　ストリートビューと全天球画像
  　10.2　単一視点からのストリートビューの実装
  　10.3　移動可能なストリートビューの実装
  　10.4　テキストアノテーション
  　10.5　独自のストリートビューコンテンツの作成
  　章末問題
  問・章末問題解答

• 出版社からのコメント

  データサイエンスのスキル、データ収集/可視化をPythonとJavaScriptで解説。ウェブスクレイピング、3DCGも。

• 内容紹介

  データサイエンスのスキル、データ収集/可視化をPythonとJavaScriptで解説。HTML、ウェブスクレイピング、3DCGについてもその仕組みと方法を基礎から扱う。
  ---
  本書は、データの分析と活用において特に重要となるデータの可視化方法について基礎から応用までを概観し、PythonとJavaScript を利用したデータ可視化を身に着けるための教科書である。
  データ分析において、専門家はまず何らかの方法でデータを可視化することで全体像を確認し、分析方法を検討することが必要となる。また、一般的には分析結果は数値データであるので、そのままでは専門家以外には理解できないことが多い。より広い応用にデータを活用するためには、データを視覚的に提示するデータの可視化が重要となる。
  一方で、現代においては、グラフなどによって可視化されたデータの多くはインターネットを通じて公開されており、リアルタイムでの更新がなされている。本書では、このようなリアルタイムでの情報の可視化を実現するスキルについても身に着けることを目的として、インターネットを通じた通信・データ配布方法の基本的な概念や、インターネットを通じたデータの収集方法についても学ぶ。
  本書によって、データ可視化方法の「仕組み」を理解し、さまざまな課題に対応するための基礎力を身に着けてほしい。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  佐藤 智和(サトウ トモカズ)
  ２００３年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助手。２００７年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教。２０１１年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科准教授。２０１８年滋賀大学データサイエンス学部教授。２０１９年滋賀大学大学院データサイエンス研究科教授
  
  田中 〓真(タナカ タクマ)
  ２００９年京都大学大学院医学研究科医学専攻博士課程修了。博士（医学）。京都大学医学研究科特定研究員（グローバルＣＯＥ）。２０１０年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻助教。２０１６年滋賀大学データサイエンス教育研究センター准教授。２０１７年滋賀大学データサイエンス学部准教授。２０１９年滋賀大学大学院データサイエンス研究科准教授

• 著者について

  佐藤　智和 (サトウ　トモカズ)
  2003年　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了
  　博士(工学)
  　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助手
  2007年　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教
  2011年　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科准教授
  2018年　滋賀大学データサイエンス学部教授
  2019年　滋賀大学大学院データサイエンス研究科教授
  現在に至る
  
  田中　琢真 (タナカ　タクマ)
  2009年　京都大学大学院医学研究科医学専攻博士課程修了
  　博士（医学）
  　京都大学医学研究科特定研究員（グローバルCOE）
  2010年　東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻助教
  2016年　滋賀大学データサイエンス教育研究センター准教授
  2017年　滋賀大学データサイエンス学部准教授
  2019年　滋賀大学大学院データサイエンス研究科准教授
  現在に至る

データ可視化プログラミング(データサイエンス大系) の商品スペック