- 発売日:2023/03/30
- 出版社:日経BPマーケティング
- ISBN:9784296201754
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Pythonを使って学ぶ データ分析プログラミング
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商品説明
“脱Excel”で実務力アップ!
Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。
本ムックでは、これらのライブラリの使い方から実践的なデータ分析のプログラミング方法、そして統計学の基礎知識を学べます。
まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します(第1章)。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」(第2章)、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」(第3章)を使ってみます。
データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します(第4章、第5章)。
さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう(第6章)。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です(第7章)。
基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラム(第8章)や、検索エンジンのプログラム(第9章)を作ります。
本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう!
Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。
本ムックでは、これらのライブラリの使い方から実践的なデータ分析のプログラミング方法、そして統計学の基礎知識を学べます。
まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します(第1章)。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」(第2章)、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」(第3章)を使ってみます。
データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します(第4章、第5章)。
さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう(第6章)。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です(第7章)。
基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラム(第8章)や、検索エンジンのプログラム(第9章)を作ります。
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