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梅津雄一

Pythonと実データで遊んで学ぶデータ分析講座 (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2019/8/10

梅津雄一 (著), 中野貴広 (著)

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本書では理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書です。
Twitter APIや国の統計データなど、生のデータを使い、遊んでいるような感覚で理解が進む1冊です。

■「はじめに」より抜粋
本書は、AIや機械学習について、「何だかよくわからないけどすごいもの」という理解から、「ある程度、中身を知っていて使える」にアップデートしたい人(もしくは、アップデートしなければいけなくなってしまった人)に向けた、導入となる最初の1冊になることを目指しています。
本書では、理論と実践、両方を抑えています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。「遊んで学ぶ」というタイトルの通り、理論の勉強も楽しめるように、具体例や図を多く使っています。しかし、だからといって不正確にならないように繊細な注意を払いながら、ギリギリまで噛み砕いて説明を行っています。
その後、よく使われるデータセットではなく、「APIで自由に取得できる、さまざまな企業が提供しているデータ」「国が提供している統計データ」などの生のデータを使い、実際に分析を行います。
本書は、実際にデータを取得するところからスタートすることで、「データの量を増やしたら結果はどうなるのだろう」「?このデータを可視化してみたらどうなるのだろう」「?変数を変えてみたらどうなるのだろう」?と、まるでデータを使って遊んでいるような感覚で理解が進むことを狙っています。
なお、データ分析を行うにあたり、多くの人は、RもしくはPythonというプログラミング言語を使います。どちらも、データ分析やデータ整形、そして可視化を行うのに有効なライブラリが多数存在しているため、非常に人気です。本書では、Pythonを用いて実装コードを記述しています。ただし、Rを使いたい人も進められるように、RとPython両方のコードを、Github上にて公開しています。ぜひ、参考にしてください。

■目次
●CHAPTER 01 Pythonの導入
001 Pythonとは
002 開発環境の構築について
003 Pythonの基本的な使い方
●CHAPTER 02 Pythonを使ったデータ処理
004 ライブラリのインストール方法
005 Numpyライブラリの使い方
006 Pandasの使い方
007 Pythonの可視化ライブラリ
008 データ分析の流れ
●CHAPTER 03 教師あり~回帰~
009 線形回帰
010 リッジ回帰・ラッソ回帰
●CHAPTER 04 教師あり~分類~
011 ロジスティック回帰
012 決定木
013 ランダムフォレスト
●CHAPTER 05 教師なし
014 主成分分析
015 K平均法
●CHAPTER 06 評価指標
016 回帰における評価指標
017 分類における評価指標
●CHAPTER 07 ニューラルネットワーク
018 ニューラルネットワーク
019 畳み込みニューラルネットワーク
●CHAPTER 08 その他の手法
020 word2vec
021 協調フィルタリング
●APPENDIX 本編で省略した事項について
022 最小二乗法
023 シグモイド関数
024 ロジスティック回帰の損失関数

本の長さ

288ページ
言語

日本語
出版社

シーアンドアール研究所
発売日

2019/8/10
寸法

21 x 14.8 x 1.5 cm
ISBN-10

4863542836
ISBN-13

978-4863542839
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

理論と実践のどちらにもフォーカスを当て、AIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書。Twitter APIや国の統計データなど、生のデータを使い、遊んでいるような感覚で理解が進む1冊!

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

梅津/雄一
1992年生まれ。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う

中野/貴広
1992年生まれ。2016年東京工業大学情報理工学研究科情報環境学専攻修士課程修了。広告会社でのデータ解析業務を経て、現在コンサルティング会社でデータ解析、開発を行う(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)

出版社より

登録情報

出版社 : シーアンドアール研究所 (2019/8/10)
発売日 : 2019/8/10
言語 : 日本語
単行本（ソフトカバー） : 288ページ
ISBN-10 : 4863542836
ISBN-13 : 978-4863542839
寸法 : 21 x 14.8 x 1.5 cm

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Pythonでのデータサイエンスを勉強するならオススメ

2020年3月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データ分析の本については、ここ1年くらいでいろいろと出てきましたが、この本をオススメします。
1年ほど勉強してきたけど、この本が初めからあればこれほど苦労しなかったのに...
Pandasやグラフ、前処理などから始まっていて、データ分析の初心者からついていける。(ただし、Pythonの基礎についてはほとんど記載なしなので、必要なら他の本で)
線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、主成分分析、K平均法など基本的な分析手法が学べます。
ニューラルネットワークも記載あるけど、バックプロパゲーションの説明は無いから詳しく知りたい人は他の本で。まあ、ディープラーニングの本はたくさんありますしね。
XGBoostとかの記載もあったら、最高なのだけどそれも他の本で。この本が終わったら、"kaggleで勝つデータ分析の技術"を読むなんてのも良いと思います。

12人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ナポリの六郎

3200円の価値はない

2020年4月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

このサイズとボリュームで3200円は高いと思います。
外出制限のため書店で見ずにネットで注文しましたが、期待外れでした。
読みやすいですが、中身があまりないです。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

はな

分かりやすい

2019年10月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

エンジニアの方から紹介されました。初心者にも分かりやすく書かれていると思います。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ショウ

あまりおすすめしません

2020年6月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

誤字脱字が多いのかエラーだらけで先に進めないし、エラーが起きた時のためのフォローに関しても何も記述がありません。
返品したいです。もったいないことしました。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

わかりやすい

2020年5月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

データ分析に絞って書かれており、分析の初歩を学ぶのにうってつけの本。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

「ある程度中身を知って使える」が達成されている良書

2019年8月15日に日本でレビュー済み

toyデータだけでなく、実データでの例があり、技術の使いどころがイメージしやすい。
読みやすいだけでなく、要点をおさえており、プログラムも読みやすい。フォントは小さいが代わりに、紙面の都合で折り返されて可読性が落ちるようなことがなく、とにかく頭に入りやすい。完成度が高い一冊だとおもう。

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役に立った

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