Pythonではじめるデータ分析のための前処理入門(実践Data Scienceシリーズ) [単行本]

Pythonではじめるデータ分析のための前処理入門(実践Data Scienceシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　前処理とは何か
  第２章　前処理に向けたデータ理解
  第３章　データクレンジングとしての前処理
  第４章　データの基本事項確認としての前処理
  第５章　データのソート・抽出
  第６章　データの集計
  第７章　データ結合
  第８章　データ変換
  第９章　モデリングのためのデータ変換
  第１０章　非構造化データの前処理―テキストデータ
  第１１章　非構造化データの前処理―位置情報・音声・画像
  第１２章　クラウド技術の活用と機械学習の実行

• 出版社からのコメント

  前処理の基本アプローチから特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、非構造化データの処理まで！　即戦力になれる一冊。

• 内容紹介

  ★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

• 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）

  菅 由紀子(カン ユキコ)
  株式会社Ｒｅｊｏｕｉ代表取締役・広島大学客員教授・データサイエンティスト協会スキル定義委員。中央大学経済学部卒業後、株式会社サイバーエージェントにてマーケティングリサーチ事業の立ち上げに従事。その後、株式会社ＡＬＢＥＲＴにて、多様な業界のデータ分析プロジェクトを担当し、データサイエンティストとして多数のプロジェクトに従事。２０１６年に株式会社Ｒｅｊｏｕｉを創業し、データ分析・ＡＩ活用コンサルティング、データサイエンス教育、ＤＸ推進支援事業を展開。官公庁・企業・大学と連携し、データサイエンス教育の普及やデータ活用の社会実装に取り組む。データサイエンティスト協会スキル定義委員として、データサイエンティストのスキル標準策定にも貢献するほか、日本全国各地でデータ活用の促進や次世代人材の育成を精力的に行っている。その功績が認められ、２０２１年度日本統計学会統計教育賞を受賞

• 著者について

  菅 由紀子 (カン ユキコ)
  菅　由紀子
  株式会社Rejoui 代表取締役・広島大学客員教授・データサイエンティスト協会スキル定義委員
  中央大学経済学部卒業後、株式会社サイバーエージェントにてマーケティングリサーチ事業の立ち上げに従事。その後、株式会社ALBERTにて、多様な業界のデータ分析プロジェクトを担当し、データサイエンティストとして多数のプロジェクトに従事。2016年に株式会社Rejouiを創業し、データ分析・AI活用コンサルティング、データサイエンス教育、DX推進支援事業を展開。官公庁・企業・大学と連携し、データサイエンス教育の普及やデータ活用の社会実装に取り組む。
  データサイエンティスト協会スキル定義委員として、データサイエンティストのスキル標準策定にも貢献するほか、日本全国各地でデータ活用の促進や次世代人材の育成を精力的に行っている。その功績が認められ、2021年度日本統計学会統計教育賞を受賞。

Pythonではじめるデータ分析のための前処理入門(実践Data Scienceシリーズ) の商品スペック