実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる データ分析のための前処理入門（講談社） [電子書籍]

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

• ★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
  

• 目次

  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
  

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