Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型
書籍情報
発売日 : 2022年12月09日
著者／編集 : 中村智/下山輝昌/川又良夫
出版社 : 秀和システム
発行形態 : 単行本
書籍説明
内容紹介
本書では、データ分析の現場でよく行われる作業の流れ、それぞれの作業の中で押さえるべき観点、そして、作業を遂行するための技術を応用可能な「型（パターン）」として整理しています。これらの型を実際に手を動かしながら学ぶことで、実践で本当に使える技術を身につけます。
目次
■第1章 データ分析は「型」を身につけることから始めよう
○1-1 「技術」で広がる可能性
○1-2 データ分析のカギを握る「業務理解」
○1-3 データ分析の「キホンの５つの型」を身につけよう
プログラミングの型
データ加工の型
データ可視化の型
AIモデル構築の型
ツール化の型
■第2章 プログラミングの型を身につけよう
○2-1 プログラミングの事前準備
環境/エディタの準備
フォルダ構成の準備
○2-2 プログラミングの型
ライブラリの読み込み
初期定義
データの読み込み
メイン処理
データの出力
■第3章 データ加工の型を身につけよう
○3-1 データ加工の型とは？
データの状態確認
データの加工
加工結果の確認
○3-2 データ加工の型を実践しよう
事前準備
データの状態を確認しよう
データを加工しよう＆加工結果を確認しよう
○3-3 演習
■第4章 データ可視化の型を身につけよう
○4-1 データ可視化の型とは？
全体像の可視化
様々な切り口での可視化
○4-2 データ可視化の型を実践しよう
事前準備
データの全体像を可視化しよう
様々な切り口でデータを可視化しよう
BIツールでデータを可視化してみよう
○4-3 演習
■第5章 AIモデル構築の型を身につけよう
○5-1 AIモデル構築の型とは？
学習用データ加工
モデルの学習
モデルの評価
モデルの解釈
○5-2 AIモデル構築の型を実践しよう
事前準備
学習用にデータを加工しよう
モデルの学習をしよう
モデルの評価をしよう
モデルの解釈をしよう
データを出力しよう
○5-3 演習
■第6章 ツール化の型を身につけよう
○6-1 ツール化の型とは？
つくるものを決める
つくってみる
あててみる
運用へ
○6-2 ダッシュボードをつくってみよう
Looker Studioの準備
グラフをつくろう
フィルターを追加しよう
レイアウトを調整しよう
○6-3 演習
■第7章 応用編 データ分析は「型」を使って何をするのか
○7-1 「型」を学んだいま、何をすればよいのか
○1-1 「技術」で広がる可能性
○1-2 データ分析のカギを握る「業務理解」
○1-3 データ分析の「キホンの５つの型」を身につけよう
プログラミングの型
データ加工の型
データ可視化の型
AIモデル構築の型
ツール化の型
■第2章 プログラミングの型を身につけよう
○2-1 プログラミングの事前準備
環境/エディタの準備
フォルダ構成の準備
○2-2 プログラミングの型
ライブラリの読み込み
初期定義
データの読み込み
メイン処理
データの出力
■第3章 データ加工の型を身につけよう
○3-1 データ加工の型とは？
データの状態確認
データの加工
加工結果の確認
○3-2 データ加工の型を実践しよう
事前準備
データの状態を確認しよう
データを加工しよう＆加工結果を確認しよう
○3-3 演習
■第4章 データ可視化の型を身につけよう
○4-1 データ可視化の型とは？
全体像の可視化
様々な切り口での可視化
○4-2 データ可視化の型を実践しよう
事前準備
データの全体像を可視化しよう
様々な切り口でデータを可視化しよう
BIツールでデータを可視化してみよう
○4-3 演習
■第5章 AIモデル構築の型を身につけよう
○5-1 AIモデル構築の型とは？
学習用データ加工
モデルの学習
モデルの評価
モデルの解釈
○5-2 AIモデル構築の型を実践しよう
事前準備
学習用にデータを加工しよう
モデルの学習をしよう
モデルの評価をしよう
モデルの解釈をしよう
データを出力しよう
○5-3 演習
■第6章 ツール化の型を身につけよう
○6-1 ツール化の型とは？
つくるものを決める
つくってみる
あててみる
運用へ
○6-2 ダッシュボードをつくってみよう
Looker Studioの準備
グラフをつくろう
フィルターを追加しよう
レイアウトを調整しよう
○6-3 演習
■第7章 応用編 データ分析は「型」を使って何をするのか
○7-1 「型」を学んだいま、何をすればよいのか
著者情報
中村, 智
中村智
《中村智》
株式会社ワークスアプリケーションズにて、鉄道会社、大型ホテル、小売業者をはじめとする幅広い業界に対する業務効率化プロジェクトを推進。顧客の課題と自社のソリューションを適切にマッチングし、顧客に寄り添ったソリューション提案から導入/保守まで一貫して手掛ける。特に、顧客のデジタル化領域において、数多くのプロジェクトを成功させる。その後、株式会社Iroribiに参画。これまでの知見に加えて、AI/データ分析などの技術力も身につけ、つくれるコンサルタントとして様々な顧客のDXプロジェクトを、クイックに成果に結びつける。クイックな試作/ビジネス思考/AIやIoT等のデジタル技術の知見の３つを融合させたテクノロジーの価値化に強みを持つ。共著「Python 実践AIモデル構築 100本ノック」。
下山, 輝昌
下山輝昌
《下山輝昌》
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてデバイス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/AIエンジニアとして幅広く案件に携わる。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Iroribiを創業。技術の幅の広さからくる効果的なデジタル技術の導入/活用に強みを持ちつつ、クライアントの新規事業やDX/AIプロジェクトを推進している。共著「Tableau データ分析 ～実践から活用まで～」「Python実践 データ分析 100本ノック」「Python実践 AIモデル構築 100本ノック」「データ分析プロジェクト 実践トレーニング」など。
川又, 良夫
川又良夫
《川又良夫》
アクセンチュア株式会社戦略グループにて、全社/事業/IT戦略などの幅広い戦略支援プロジェクトに従事。その後、グリー株式会社で運用部門の立ち上げ/マネジメントに携わったのち独立。いくつかのベンチャーの支援や企業の事業支援に関わりながら、株式会社Iroribiの経営方針策定に参画。市場、自社、技術の状況を、経営/現場の両面から把握し、会社の方向性策定、事業整理、仕組み化を推進している。共著「データ分析プロジェクト 実践トレーニング」。
