Pythonブートキャンプ(データ分析コース)~コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム(技術評論社) [電子書籍]
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Pythonブートキャンプ(データ分析コース)~コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム(技術評論社) [電子書籍]

はやたす(著者)
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出版社:技術評論社
公開日: 2025年05月27日
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Pythonブートキャンプ(データ分析コース)~コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム(技術評論社) の 商品概要

  • 「コードを書くには基礎学習を完璧にしなきゃ」と思い込んでいませんか?
    試験勉強のように,ノートにまとめたり,文法を丸暗記したり……。しかし,本当のプログラミング最短習得の道は「とにかく実践あるのみ」です。
    そこで,本書はデータ分析の演習問題を105問掲載。自分でコードを書くトレーニングを1日5問ずつこなし,3週間で実務に通用するレベルを目指します。
    「入門書を1冊読んでも,いざ実践となると手が動かない」「転職のためにどうステップアップしよう……」と悩む方は必読です!
  • 目次

    ■Chapter1 データ分析でよく使う「基礎文法」15問
    [問1-01]リストを作成する
    [問1-02]Pythonの条件分岐を学ぶ
    [問1-03]条件に合う要素を格納したリストを作成する
    [問1-04]Pythonのループをマスターする
    [問1-05]リスト内包表記をマスターする
    [問1-06]リストを結合する
    [問1-07]リストから要素を取り出す
    [問1-08]リストのソートを学ぶ
    [問1-09]スライスをマスターする
    [問1-10]タプルの基本操作を学ぶ
    [問1-11]辞書を作成する
    [問1-12]辞書を結合する
    [問1-13]関数を作成する
    [問1-14]lambda式の基本を学ぶ
    [問1-15]lambda式を使ってリストをソートする
    COLUMN プログラミング学習は英語や料理の習得と同じ?

    ■Chapter2 基本の流れをおさえる「分析フロー」10問
    [問2-01]ファイルからデータを読み込む
    [問2-02]データフレームの基本情報を確認する
    [問2-03]データフレームの基本操作を学ぶ
    [問2-04]データを絞り込む
    [問2-05]データをソートする
    [問2-06]欠損値の扱い方を学ぶ
    [問2-07]グルーピング(集約)を理解する
    [問2-08]データを可視化する
    [問2-09]かんたんな統計分析を実行する
    [問2-10]データを結合する

    ■Chapter3 分析前の下処理をする「データ加工」20問
    [問3-01]特定の列のユニークな値を確認する
    [問3-02]列の値を置換する
    [問3-03]新しい列を追加する
    [問3-04]列の値を標準化する
    [問3-05]外れ値を検出して対処する
    [問3-06]欠損値を特定の値で埋める
    [問3-07]データを正規化する
    [問3-08]特定の行をインデックスで抽出する
    [問3-09]特定の行をラベルで抽出する
    [問3-10]特定の行と列を抽出する
    [問3-11]特定の列に文字列を追加する
    [問3-12]特定の列を新しい値で更新する
    [問3-13]条件付きで列の値を更新する
    [問3-14]複数の条件で列の値を更新する
    [問3-15]データフレームを分割する
    [問3-16]列の値を別のカラムに分割する
    [問3-17]特定の列を数値に変換する
    [問3-18]カテゴリ変数をLabelEncodingする
    [問3-19]カテゴリ変数をOne-HotEncodingする
    [問3-20]数値データをカテゴリデータに変換する
    COLUMN データサイエンティストにキャリアアップするには?

    ■Chapter4 “見える形”に表現する「データ可視化」10問
    [問4-01]ヒストグラムを描画する
    [問4-02]棒グラフを描画する
    [問4-03]散布図を描画する
    [問4-04]箱ひげ図を描画する
    [問4-05]円グラフを描画する
    [問4-06]ヒートマップを描画する
    [問4-07]ラインプロットを描画する
    [問4-08]バイオリンプロットを描画する
    [問4-09]散布図行列を描画する
    [問4-10]複数グラフを描画する

    ■Chapter5 データの傾向をくわしく見る「統計学」10問
    [問5-01]特定の列の最大値と最小値を確認する
    [問5-02]データの要約統計量を確認する
    [問5-03]相関係数を計算する
    [問5-04]最頻値を求める
    [問5-05]確率密度関数を推定し描画する
    [問5-06]歪度と尖度を計算する
    [問5-07]対数変換をおこなう
    [問5-08]Box-Cox変換をおこなう
    [問5-09]Yeo-Johnson変換をおこなう
    [問5-10]カテゴリデータの独立性を検定する
    COLUMN コードはどのくらい覚えればいいのか?

    ■Chapter6 学習し未来を予測する「機械学習」20問
    [問6-01]データセットを説明変数と目的変数に分割する
    [問6-02]学習用データと評価用データに分割する
    [問6-03]線形回帰モデルを作成する
    [問6-04]線形回帰モデルを評価する
    [問6-05]交差検証をおこなう
    [問6-06]機械学習モデル作成の準備をする(分類問題)
    [問6-07]ロジスティック回帰モデルを作成して評価する
    [問6-08]特徴量を標準化し,ロジスティック回帰モデルを作成する
    [問6-09]層化交差検証を実装する
    [問6-10]forループを活用した層化交差検証を実装する
    [問6-11]決定木モデルを作成する
    [問6-12]ランダムフォレストモデルを作成する
    [問6-13]すべてのデータを特徴量に使う
    [問6-14]すべてのデータを使ってLightGBMモデルを作成する
    [問6-15]特徴量の重要度を可視化する
    [問6-16]LightGBMモデルのハイパーパラメータを調整する
    [問6-17]LightGBMモデルのハイパーパラメータを自動で調整する①
    [問6-18]LightGBMモデルのハイパーパラメータを自動で調整する②
    [問6-19]アンサンブル学習をおこなう
    [問6-20]正解率88.2%を目指して精度改善する

    ■Chapter7 分類問題のKaggleコンペに挑戦しよう
    問題
    解答解説 STEP1 ベースライン作成
    解答解説 STEP2 特徴量エンジニアリング
    解答解説 STEP3 モデルチューニング
    Chapter7 コード全体

    ■Chapter8 回帰問題のKaggleコンペに挑戦しよう
    問題
    解答解説 STEP1 ベースライン作成
    解答解説 STEP2 特徴量エンジニアリング
    解答解説 STEP3 モデルチューニング
    Chapter8 コード全体

Pythonブートキャンプ(データ分析コース)~コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム(技術評論社) の商品スペック

書店分類コード K800
Cコード 3055
出版社名 技術評論社
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紙の本のISBN-13 9784297149314
ファイルサイズ 26.0MB
著者名 はやたす
著述名 著者

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