私は,AIエンジニアです。AIといえば,画像,テキスト,音声ばかりが注目されますが,そのベースは機械学習です。その機械学習の8割,9割が,実は,データサイエンス/データアナリシスなのです。
教科書は2種類あります。学校の教科書とプロの教科書です。データサイエンスのプロの教科書は,この Jake VanderPlas 著と Pandas をつくった Wes Mckinney 著しかないのではないでしょうか。
機械学習のシャロウラーニング,ディープラーニングを日々研究していますが,この2冊をいつも実務で参照しています。まさに,プロの教科書です。
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Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 単行本(ソフトカバー) – 2018/5/26
Jake VanderPlas (著) 著者の作品一覧、著者略歴や口コミなどをご覧いただけます この著者の 検索結果 を表示 |
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Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
- 本の長さ556ページ
- 言語日本語
- 出版社オライリージャパン
- 発売日2018/5/26
- 寸法24 x 19 x 3 cm
- ISBN-104873118417
- ISBN-13978-4873118413
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商品の説明
内容(「BOOK」データベースより)
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit‐learnをカバーします。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
著者について
Jake VanderPlas(ジェイク・ヴァンダープラス):Python科学スタックの長年のユーザ兼開発者。2012年、ワシントン大学で天文学のPh.D.を取得。現在はワシントン大学の異分野研究ディレクターとして、自分自身の天文学の研究だけでなく、幅広い分野の地元の科学者にアドバイスやコンサルティングを行う。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ヴァンダープラス,ジェイク
Python科学分野において長年にわたりユーザ兼開発者として活躍。2012年、ワシントン大学で天文学のPh.Dを取得。ワシントン大学の異分野研究ディレクターとして、自身の天文学の研究を行うだけでなく、幅広い分野の科学者たちへのアドバイスやコンサルティングを行う
菊池/彰
日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(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)
Python科学分野において長年にわたりユーザ兼開発者として活躍。2012年、ワシントン大学で天文学のPh.Dを取得。ワシントン大学の異分野研究ディレクターとして、自身の天文学の研究を行うだけでなく、幅広い分野の科学者たちへのアドバイスやコンサルティングを行う
菊池/彰
日本アイ・ビー・エム株式会社勤務(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)
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登録情報
- 出版社 : オライリージャパン (2018/5/26)
- 発売日 : 2018/5/26
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 556ページ
- ISBN-10 : 4873118417
- ISBN-13 : 978-4873118413
- 寸法 : 24 x 19 x 3 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 48,181位本 (の売れ筋ランキングを見る本)
- - 86位データベース処理
- - 339位ソフトウェア開発・言語
- カスタマーレビュー:
著者について
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カスタマーレビュー
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トップレビュー
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2018年11月22日に日本でレビュー済み
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2018年6月28日に日本でレビュー済み
タイトルの通り内容は非常に素晴らしいです.データサイエンスに必要なnumpyやpandas,jupyterがよくまとめられています。内容だけを見れば星5以上のレビューをつけたいくらいです。
ただ問題なのが訳が少しお粗末です。
実は最近「オライリーのpython系の日本語訳の本増えてきたなあ。でもこの手の本の訳わかりづらいんだよなあ。。。」と考えることがありました。そう感じる本はいくつかあったのですが、その中の「ゼロからはじめるデータサイエンス」「IPythonデータサイエンスクックブック」、そしてこの本、全て訳者が同じでした。
この前よんだ「schikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」が内容だけでなく訳もすばらしかったため、比較して特にその点が気になりました。
何度も言うように内容は素晴らしいです。
この訳で内容が普通なら星1にしてます。
ただ問題なのが訳が少しお粗末です。
実は最近「オライリーのpython系の日本語訳の本増えてきたなあ。でもこの手の本の訳わかりづらいんだよなあ。。。」と考えることがありました。そう感じる本はいくつかあったのですが、その中の「ゼロからはじめるデータサイエンス」「IPythonデータサイエンスクックブック」、そしてこの本、全て訳者が同じでした。
この前よんだ「schikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」が内容だけでなく訳もすばらしかったため、比較して特にその点が気になりました。
何度も言うように内容は素晴らしいです。
この訳で内容が普通なら星1にしてます。
2019年3月8日に日本でレビュー済み
今どきの機械学習ツールを使えるようになりたいと思って購入しました。Pythonの文法を覚えた次に買う本としてお勧めできます。NumpyとPandasの説明はポイントをついていて、読み進めて行くだけで頭の中が整理されます。Scikit-learnでできることのカタログとしてもバランスがとれています。仕様が落ち着いていないので細かいことはweb検索が必要ですが、そこまでたどり着く手段として良い本だと思います。著者はプレゼンやセミナーを数多くこなしてきたそうなので、初心者向けの解説に慣れているのでしょう。ど忘れしたときにはこの本に帰るようにしています。
2019年8月11日に日本でレビュー済み
pandasはいつも検索して使い方を調べていたので、こういう体系的な本を待っていました。
ただ、内容やコンセプト自体は素晴らしいのですが、Google Translateで訳したほうがまだ良いのではと思うような日本語訳で頭に入らず、結局はじめの章で挫折しました。
最近のオライリーは全般的に翻訳の質が酷いので、実績だけではなく内容に理解や思い入れがある人に翻訳を依頼してほしい。
技術も分かって翻訳もわかりやすく書くとなると難しいと思うが、今後に期待しています。
ただ、内容やコンセプト自体は素晴らしいのですが、Google Translateで訳したほうがまだ良いのではと思うような日本語訳で頭に入らず、結局はじめの章で挫折しました。
最近のオライリーは全般的に翻訳の質が酷いので、実績だけではなく内容に理解や思い入れがある人に翻訳を依頼してほしい。
技術も分かって翻訳もわかりやすく書くとなると難しいと思うが、今後に期待しています。
ベスト1000レビュアー
Numpy, pandas, Matplotlib はデータ分析と結果の表現や検討を行なうときに、またscikit-learnは機械学習のために、それぞれかならず使うことになるライブラリなので、それぞれの使い方と応用の仕方がきちんと紹介されている(なので各章が数十から200ページ近くもある)本書は学習書としてまた必要になったときの参照用として重宝すると思います。なかなか一気に読み込むのは難しい分量ですが、本気で取り組まれる方には必携だと思います。
これだけの分量でこの判型となると、やはり紙の本が便利ですね。電子書籍はテキスト検索と持ち運びには便利ではありますが、この本の大半の内容には、目次からのほうが早くたどり着けそうに思われます。
これだけの分量でこの判型となると、やはり紙の本が便利ですね。電子書籍はテキスト検索と持ち運びには便利ではありますが、この本の大半の内容には、目次からのほうが早くたどり着けそうに思われます。