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Jake VanderPlas

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 (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2018/5/26

Jake VanderPlas (著), 菊池彰 (翻訳)

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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。

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-10

4873118417
ISBN-13

978-4873118413
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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。

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

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yamakatsu

これはプロの教科書です

2018年11月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

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。

42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 Customer

買うべき１冊

2018年12月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

目的があってPythonを使うなら読んで損はない。自力でMLやる際にググりながらやっていたが、断片的な情報を集めてもダメと思い買ってみたが、非常に体形だって書かれているので解かりやすい。苦言を呈するならば、MLまで広げているので個々のモジュールのパラメータレベルでの説明が若干薄いかも。MLやDLはまた別に買った方がいいと思う。ちなみに最初は英語版を探したが、実は日本語版の方が安い。

15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 Customer

すばらしい

2018年6月27日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

これまで食わず嫌いだった NumPy, pandas がよく理解できました。お陰でPythonの世界が広がったような気がします。
機械学習の章はまだ未読ですが、きっと期待に応えるものでしょう。
パソコンでサンプルコードを入力し動作させ結果を確認することで理解が深まりました。

11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

田中秀明

内容自体は最高!!ただ訳が...

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。

34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

かつおぶし

同種の本の中では抜群でした

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。

10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

Kindleのお客様

翻訳がひどい

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。

4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

訳とページレイアウトが酷い

2018年10月18日に日本でレビュー済み

Google翻訳みたいな訳。
それに変な位置で改ページしているから、データフレームの出力結果がすごく見づらい。

7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

akira mizutani

理解しやすく、学習が進みます。

2019年11月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

入門Python 3を辞書のように使いながら「HPの更新をLINEにて通知するプログラム」を作成してから一年。
機械学習を始めたいと思い、そのためにNumpyを使いこなせるようになりたく、購入しました。

わかりやすい記述でどんどん理解していけます。Numpyを使えるようになりたければ、もっておいて損はないと思います。
英語版はpdfが無料で観覧できるようなので、英語が得意な方はそちらをお勧めします。

6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

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