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IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集 大型本 – 2015/12/25

5つ星のうち 4.5 4件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。
Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。
取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。
PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。

内容(「BOOK」データベースより)

本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。

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登録情報

  • 大型本: 508ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2015/12/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873117488
  • ISBN-13: 978-4873117485
  • 発売日: 2015/12/25
  • 商品パッケージの寸法: 24 x 19 x 3 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.5 4件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 12,693位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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トップカスタマーレビュー

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息を呑むほどに素晴らしい内容のクックブックである。 ここまで明瞭で論理的且つ実用的なレシピ集は滅多にお目にかかれない。

本書では IPython Notebook (Jupyter) が Python 開発インターフェースとして使用されているが、紹介されている99%以上のコード――即ち IPython Notebook 特殊コマンドが用いられていない箇所――は普通の Python (CPythonインタープレタ) でそのまま実行できるので、特に IPython というツールに拘る必要もそれが必須というわけでもない。

基本的な骨組みだが、各章に数個以上のレシピが並ぶ形をとっており、各レシピの構成は、例示するが、以下の通りである (13章「確率力学系」最初のレシピより):

| レシピ13.1 離散時間のマルコフ連鎖のシミュレーション
|
|  離散時間マルコフ連鎖は、...
|
|  手順
|   1. NumPy と Matplotlib を ...
|   ...
|   8. 人口の変化を...
|
|  解説
|   数学的には、...
|
|  応用
|   1つのマルコフ連鎖の..
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投稿者 ミー者 投稿日 2016/8/30
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自分は初心者なので、もっとNumpyとか基本的な統計ツールを勉強してから再度読もうと思いました。

ただ、機械学習、画像処理などまで内容がわかるので、ここまでできるんだっ!と興味がより深まりました。
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投稿者 andfeim 投稿日 2017/5/5
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機械学習については10章以上ある中の1章でしか扱われていない。
なので機械学習について深いことを学びたいという目的なら他の書を当たったほうがいい
ただこの本はそれ以外の多様な内容について分かりやすく簡潔に理解ができるように配慮されているので
データサイエンスについて触りの部分で広く浅く入門者が勉強するには最適な本
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Pythonの発展は目覚ましく、古い書籍はすぐに役に立たなくなってしまいます。しかし、本書の内容は探索的データ分析においていまだに有効です。サブタイトルで「対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集」とありますが、そのサブタイトルをはるかに超えて有効です。2章ではGitの使い方について書かれています。5章ではハイパフォーマンスコンピューティングについて書かれています。GPUの使い方について書かれています。6章では各種グラフソフトが紹介されています。わたしは本書でseabornを知り愛好者になりました。7章以降ではデータ解析手法について学ぶことができます。特に統計学というよりは統計物理学、また非主流派の経済学をベースに分析したい場合には8章の機械学習、12章の決定論的力学系、13章の確率力学系などは大変に参考になります。また、11章の画像処理と音声処理などはディープラーニングを学ぶ際にも有効です。9章では数値最適化を学ぶのですが、そのではポテンシャルエネルギーが出てきます。14章ではグラフについて学べます。ノードとか、無向、有向グラフから学べます。Pythonを横においても面白い本になっていると思います。
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