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Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理 (日本語) 大型本 – 2013/12/26

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商品の説明

内容紹介

NumPy、SciPy、pandas、matplotlibをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、データサイエンス分野での利用が急速に広がっています。
従来高価な商用ツールでしか提供されていなかった機能がオープンソースツールで行えるとあって、
プログラマだけでなく、大量のデータを処理する金融アナリストやデータ解析を行う研究者たちの間でもPython人気は高まる一方です。
本書はPythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブックです。
豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊です。

内容(「BOOK」データベースより)

Pythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。

著者について

Wes McKinney(ウェス・マッキニー):ニューヨークを拠点に活動するデータハッカー兼起業家。MITで数学を専攻し、2007年に卒業した後は、コネチカット州グリニッジのAQR Capital Managementでクオンツ運用に従事。使いにくいデータ分析ツールに辟易し、2008年にPythonを覚えて、のちにpandasと呼ばれることになるプロジェクトを始める。現在、Pythonの科学コミュニティのアクティブメンバーであり、データ分析、金融、統計計算アプリケーション分野でのPython推進者でもある。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

マッキニー,ウェス
ニューヨークを拠点に活動するデータハッカー兼起業家。MITで数学を専攻し、2007年に卒業した後は、コネチカット州グリニッジのAQR Capital Managementでクオンツ運用に従事。使いにくいデータ分析ツールに辟易し、2008年にPythonを覚えて、のちにpandasと呼ばれることになるプロジェクトを始める。現在、Pythonの科学コミュニティのアクティブメンバーであり、データ分析、金融、統計計算アプリケーション分野でのPython推進者でもある

小林/儀匡
東京大学大学院にて惑星地球科学を修めた後、気象情報会社のコンテンツ運営開発チームにて、サーバ群とコンテンツの開発運営・保守からアプリの開発まで様々な業務に従事

鈴木/宏尚
東京大学教養学部卒業。国内独立系の戦略コンサルティングファームであるコーポレートディレクションにて、多数の企業の経営戦略・新規事業・中期経営計画の立案、営業改革、Due Diligenceなどを担当。2006年にプレセナ・ストラテジック・パートナーズ設立に参画。共同代表取締役としての自社経営に加え、顧客企業への教育プログラムの提案、コンテンツの開発、講師登壇も担当。個人事業で、動画制作やiPhoneアプリの開発、翻訳などの活動にも従事

瀬戸山/雅人
大手SIerで勤務後、(株)ベストティーチャーの起業に参画し、オンライン英会話サービスを開発。その後、Salesforceを使用した開発を行うSIerに勤務

滝口/開資
東京大学大学院修了。日本アイ・ビー・エム株式会社にてメインフレームのエンジニアとして、様々な顧客の基幹業務システムを担当した。2013年よりアマゾンデータサービスジャパンにて、顧客サポート業務に従事

野上/大介
東京大学大学院修了。(株)野村総合研究所を経て、現在(株)ディー・エヌ・エーMobage統合事業本部分析部サービス・アナリティクスGrに所属(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)


登録情報

  • 大型本: 474ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2013/12/26)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873116554
  • ISBN-13: 978-4873116556
  • 発売日: 2013/12/26
  • 商品の寸法: 5 x 19 x 24 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 3.6 20件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 230,407位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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2018年4月19日に日本でレビュー済み
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2015年1月25日に日本でレビュー済み
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2018年6月14日に日本でレビュー済み
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2016年9月3日に日本でレビュー済み
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2016年11月8日に日本でレビュー済み
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2017年2月4日に日本でレビュー済み
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2017年11月12日に日本でレビュー済み
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2016年5月10日に日本でレビュー済み
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