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本について

データの収集が捗る世の中になり、ビッグデータを扱う場面も増えました。

一方、データ分析など処理をする側に目を向けるとツールは変わらずExcelやGoogle SpreadSheetを使い続け、データを追加される度にどんどん作業環境が重くなるというような苦労している人は少なくないはずです。

そんなあなたにPythonを使ったデータ分析をご紹介します。

Pythonでデータ整理をしておくと、データの基礎分析の効率化から、そのままそのデータを活用して機械学習モデルの構築にスムーズに繋げることができます。

具体的には…

・Pandasで簡単にデモグラフィック分析

・matplotlibで短時間でグラフ作成

・scikit-learnとkerasで機械学習やディープラーニング

と言ったことができるようになります。

また学習は、Google Colaboratoryというクラウド環境で進めることを前提としていますので、初心者の挫折ポイントとなりがちな、複雑なインストール設定などのご心配はありません。Google Chromeが使える環境さえあれば、いつでも気軽に始めることができます。

●目次

1章 Pythonの基礎と開発環境

2章 データ分析に必須なライブラリ

3章 Scikit-Learnを用いた機械学習

4章 ディープラーニング入門

5章 ディープニューラルネットワーク

著者たちについて

Ken Nakai (中井 研)

@hujuu

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慶應義塾大学環境情報学部卒業。株式会社グリーでアプリゲームのプランナーを経て、現在は株式会社ミクシィでライブエンターテインメントコンテンツの新規開発をおこうなうディレクター兼データアナリストとして従事。データ分析の経験は、ゲームプランナー時代からで、分析から施策立案・実行まで一貫しておこなう。またプランナー、マーケターなどのビジネス職がプログラミングを活用して効率的に成果を出せる社会を目指し、書籍の執筆やセミナー開催Tech Academyでのプログラミング講師などの活動をおこなっている。

shuhei ando