|
								
								
									
										
										
										
										
										
										
									
									
										丸善のおすすめ度 
									 
								 
								
								
								
								Python実践データ分析100本ノック 第2版
								
								
									
									
										
										
											
												下山輝昌,
											
											
										
											
												松田雄馬,
											
											
										
											
											
												三木孝行
											
										 著
									
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
								
											
発行年月 | 2022年06月 | 
|---|
|
|
											
言語 | 日本語 | 
|---|
											
媒体 | 冊子 | 
|---|
|
|
										
ページ数/巻数 | 367p | 
|---|
											
大きさ | 21cm | 
|---|
|
										
ジャンル | 和書/理工学/情報学/情報処理 | 
|---|
|
|
											
ISBN | 9784798067278 | 
|---|
|
											
商品コード | 1034563754 | 
|---|
											
NDC分類 | 007.609 | 
|---|
|
|
											
本の性格 | 実務向け | 
|---|
|
											
新刊案内掲載月 | 2022年07月4週 | 
|---|
|
| 商品URL 
   | https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1034563754 | 
|---|
								
                                    著者紹介
                                    下山輝昌(著者):《下山 輝昌》日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017 年に合同会社 アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性 や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。共著『Tableau データ分析~入門から実践まで~』(秀和システム)。
松田雄馬(著者):《松田 雄馬》博士(工学)。京都大学大学院にてニューラルネットワークの基礎研究に着手した後、日本電気株式会社(NEC)中央研究所に入所。確率論を用いた無線通信信号処理の最適化に関する研究に着手した後、次世代脳型コンピュータに関するプロジェクトを立ち上げ、画像認識を中心とした航空宇宙防衛事業を含む多数分野の事業化に携わる。2015年、東北大学大学院にて博士号を取得し、2017年、合同会社アイキュベータを共同創業。著書『人工知能の哲学』(東海大学出版部)、『人工知能はなぜ椅子に座れないのか』(新潮社)。
三木孝行(著者):《三木 孝行》銀行系、鉄道系の業務基幹システム開発を、要件定義から設計、開発、リリースまで幅広く経験。業務基幹システムでは必ずといっていいほどデータベースを用いるため、特にRDB/SQLについて知識を習得している。それらの経験を活かし、データ分析やデータ加工を含めたシステム開発全般におけるコンサルタントとして幅広く案件に携わる。2017 年に合同会社 アイキュベータを共同創業。
                                 
								内容
								これがリアルなデータ分析だ!
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①どんなデータに出会い、②どのような問題が生じ、③どう対応すればよいのかというノウハウを解説。
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」を身につけよう!