ミュラーPythonで実践するデータサイエンス 原書第2版 (DIGITAL FOREST) [単行本]

ミュラーPythonで実践するデータサイエンス 原書第2版 (DIGITAL FOREST) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  コードを実行しながら！データサイエンスの流れがわかる！課題設定→データ収集・整形→アルゴリズム機械学習→可視化→インサイト。最初のステップに最適な入門書。

• 目次

  Ⅰ．データサイエンスとPython
  第1章　なぜデータサイエンスにPythonが使われるのか
  第2章　Pythonでできること
  第3章　データサイエンスのためのPythonセットアップ
  第4章　Google Colabを使う
  
  Ⅱ．データを準備する
  第5章　Anacondaのツールを使う
  第6章　リアルデータにふれる
  第7章　基本的なデータ整形
  第8章　テキスト解析のためのデータ整形
  第9章　これまでに学んだことを実践する
  
  Ⅲ．データを可視化する
  第10章　MatPlotLibの短期集中コース
  第11章　データを可視化する
  
  Ⅳ．データラングリング
  第12章　基本的なデータ操作： 応用編
  第13章　探索的データ分析
  第14章　次元削減
  第15章　クラスタリング
  第16章　外れ値を検出する
  
  Ⅴ．データを学習する
  第17章　基本的な機械学習アルゴリズム
  第18章　交差検証，モデル選択，最適化
  第19章　高度な機械学習アルゴリズム
  第20章　アンサンブル学習
  
  Ⅵ．知っておきたい10のサイト
  第21章　必須の自習サイト10選
  第22章　スキルアップ10選
  
  コラム1・1　データサイエンスと相性のよいプログラミング言語の選択
  コラム2・1　作業に合ったプログラミング言語を使う
  コラム2・2　Anaconda とは
  コラム3・1　スクリーンショットについて
  コラム4・1　Firefox 上のColab の不具合
  コラム6・1　API とWeb エンティティ
  コラム6・2　XML ではなくJSON を利用する
  コラム7・1　データの準備がすべて
  コラム7・2　pandas のバージョンの確認方法
  コラム8・1　20 Newsgroups データセットを取得する
  コラム9・1　データにまつわる五つのミストゥルース
  コラム10・1　誰もが見やすいグラフを描くには
  コラム12・1　pip とconda
  コラム12・2　メモリ消費量の削減と高速化
  コラム17・1　シンプルと複雑について

• 内容紹介

  Pythonでデータサイエンスの基礎を学ぶ教科書!
  
  データサイエンスを少し知っていて興味があり，まずは全体を通して学んでみたい人に最適な一冊．
  最初のステップとして学ぶのにちょうどよく，比較的やさしく全体をみわたせる内容となっている．
  
  
  
  
  図書館選書
  課題設定からデータ収集・整形，機械学習による分析，可視化まで。コードを実行しながら一通り学べる入門書。最初のステップに最適。

• 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 能臣(サトウ ヤスオミ)
  ＡＩコンサルティングのスタートアップ企業でマネジャー（データサイエンティスト兼ＡＩエンジニア）として勤務。１９７４年静岡県に生まれ、２００５年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程を修了。博士（理学）。専門は知能情報学、計算論的神経科学。長く大学・研究機関に在籍し、深層学習を含むニューラルネットワーク研究に従事していたが、２０１８年からデータサイエンス×ＡＩやニューラルネットワークの社会実装を目指し、ビジネスの世界に軸足を移す。都内病院と医療ビッグデータを保有する企業との連携で新型コロナ感染リスク分析のＡＩモデルを開発

ミュラーPythonで実践するデータサイエンス 原書第2版 (DIGITAL FOREST) の商品スペック