「実践」と言ってもさほど難易度は高くなく、「Pythonの参考書を１冊読んだり、入門研修を受けてみて、何となくPandas、Matplotlib、Scikit-Learnが使えるようになった」人が、知識を定着させるために、ビジネスにおいてありがちなデータでコーディングを学ぶために、ちょうどよい本だと思います。
逆に、学生時代から理系で、英語のPythonオンラインコースを修了しました、Kaggleやってます、といった人が「実践」を期待して読むものではないと思います。世の中、スタートラインも、「基礎レベル」も「実践レベル」もいろいろなので。
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出版社より
君は「汚いデータ」を処理できるか
データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。
ビジネス現場でよくある100の例題を解いてみよう
第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック
ノック1：データを読み込んでみよう
ノック2：データを結合(ユニオン)してみよう
ノック3：売上データ同士を結合(ジョイン)してみよう
ノック4：マスターデータを結合(ジョイン)してみよう
データ加工から言語処理まで
事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう！ Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。
