内容

目次

第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう   LESSON 01 データサイエンスって何？   　好奇心はデータサイエンスを動かす力     LESSON 02 データサイエンスの驚きの力   　データサイエンスは身近にある   　おむつとビールが同時に売れる   　ネット検索でインフルエンザの流行を予測できる   　SNSの投稿から性格診断ができる   　歩き方で将来の健康状態がわかる   　そこに隠れていた関係性を見つけ出す     LESSON 03 Pythonの準備をしよう   　ColabNotebookの準備をする方法   　90分ルールと12時間ルール     第2章 データサイエンスの基本的な手順     LESSON 04 データサイエンスの基本的な流れ   　データサイエンスの基本的な手順   　宝箱を探す例で考えてみる   　データサイエンスの基本姿勢     LESSON 05 本当に困っていることは何だろう？～問題の定義～   　「なぜ？」をくり返して問題の本質を考える   　問題がはっきりしたら、ゴールを決める     LESSON 06 どんなデータが必要だろう？～データ収集と前処理～   　データの収集と前処理     LESSON 07 データからわかることは？～探索的データ分析：EDA～   　データの特徴や傾向を把握し、仮説を立てる     LESSON 08 本当にそうだろうか？～確証的データ分析：CDA～   　仮説を「意味のあるものか」、「偶然の結果か」を判断する     LESSON 09 結果からわかる答えは？～結果の活用～   　得られた結果をもとに、問題解決のための具体的な提案を行う     LESSON 10 改善点はどこだろう？～フィードバックループ～   　改善点はどこだろう？（フィードバックループ）     第3章 データからわかることは？：探索的データ分析     LESSON 11 まずは、どんなデータなのかをざっくりと把握する   　ノートブックを作る   　①データを少し確認する   　②データの基本情報を確認する   　③平均値   　④最小値と最大値   　⑤中央値   　⑥標準偏差     LESSON 12 データのばらつきを理解したいとき   　①ヒストグラム   　②箱ひげ図     LESSON 13 複数の項目の関係性を探りたいとき   　①散布図   　②相関係数   　③ヒートマップ   　④回帰直線     LESSON 14 2つのカテゴリーの関係性を探りたいとき   　クロス集計表     第4章 本当にそうだろうか？：確証的データ分析     LESSON 15 データの理想型「正規分布」～仮説検定を支える柱①～   　正規分布って何？   　正規分布はなぜ利用しやすいの？   　正規分布の具体例   　なぜ、釣り鐘型になるの？     LESSON 16 中心極限定理って何？～仮説検定を支える柱②～   　ノートブックを作る   　中心極限定理って何？     LESSON 17 「仮説検定」と「予測モデリングとその評価」     LESSON 18 仮説検定～仮説は、正しいのか？～   　仮説検定：この仮説は、偶然ではなさそうだから正しいだろう   　仮説検定の手順   　検出力分析：信頼度を上げるにはサンプル数はいくついる？   　統計的検定方法     LESSON 19 予測モデリングとその評価～この予測モデルは、正しいのか？～   　回帰：数値の予測をしたいとき   　分類：分類分けを予測したいとき     第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験     LESSON 20 本当に困っていることは何だろう？     LESSON 21 どんなデータが必要だろう？   　ノートブックを作る   　データの読み込みと前処理     LESSON 22 データからわかることは？   　日付ごとのヒストグラム   　気温ごとのヒストグラム   　年齢ごとのヒストグラム   　曜日ごとのヒストグラム   　味ごとのヒストグラム   　性別ごとのヒストグラム   　複数の項目の関係を調べる   　仮説を立てる     LESSON 23 本当にそうだろうか？   　仮説1：気温が高い日は販売数が増加する   　仮説2：週末は平日より販売数が増加する   　仮説3：年代別で、好まれる味が違う   　仮説4：クリスマスシーズンは販売数が増加する     LESSON 24 結果からわかる答えは？   　仮説1から考える：気温が高い日は販売数が増加する   　仮説2から考える：週末は平日より販売数が増加する   　仮説3から考える：年代別で、好まれる味が違う   　仮説4から考える：クリスマスシーズンは販売数が増加する   第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来     LESSON 25 データ分析をAIに手伝ってもらう   　Google Colaboratoryに搭載されている「Colab AI」   LESSON 26 さらに先に進もう