
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
翔泳社 / 2025-05-21
累計読者数4
平均ハイライト数 13.8件/人
推定読了時間 約8時間35分
star総合評価 39/100
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この本について
データ分析を始めたいのに、毎回「この数字って結局どういう意味なんだっけ…?」と手が止まることが多いんですよね。コードを書いても仕組みがふわっとしていると、モデルの評価や前処理の判断で迷子になりがちです。僕も最初は、指数や対数の直感すらあいまいで、scikit‑learnの使い方だけ覚えても不安が残っていました。 この本は、まさにその「なんとなく知ってるけど、腹落ちしていない部分」を丁寧に拾ってくれます。例えば、対数が“桁数を返す感覚”として説明されているあたりは、計算式の意味が一気につながりましたし、ravelとflattenの違いのような実務でつまずくポイントも具体例つきで理解できます。さらに、ROC曲線や交差検証といった評価指標も、scikit‑learnのコードと並べて読めるので、モデルをどう扱うかが現実的なレベルでイメージできました。 派手なテクニックを並べる本ではなく、「とりあえず動く」から一歩抜けたい人に合う内容です。基礎を押さえ直したいデータ分析の初学者や、実務でPythonに触れ始めたばかりの人には特に刺さると思います。
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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more
出版社による紹介
最新環境に対応した第3版の登場! データ分析エンジニア必携の 基本知識を最短で習得できる 【本書の概要】 本書はデータ分析エンジニアに必要な 以下の基礎知識について サンプルを交えながら丁寧に解説します。 ・データの取得・加工 ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 【第3版のポイント】 ・Pythonデータ分析試験の主教材に指定 ・Python 3.13に対応 ・各種ライブラリの最新版への対応 【本書で学べること】 ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法 【対象読者】 データ分析エンジニアを目指す方 【目次】 Chapter1 データ分析エンジニアの役割 Chapter2 Pythonと環境 Chapter3 数学の基礎 Chapter4 ライブラリによる分析の実践 Chapter5 応用:データ収集と加工 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 (翔泳社)
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