
Pythonではじめる データ分析のための前処理入門
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★データ分析の現場の、即戦力になる!★ ・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説 ・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う ・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説 ・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応 ・コードを公開しているから、すぐに実践できる! 【バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド推薦!】 実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、 地に足のついた実践的な知識を得られる良書! 不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、 実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、 データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。 本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう! 【おもな内容】 1 前処理とは何か 2 前処理に向けたデータ理解 3 データクレンジングとしての前処理 4 データの基本事項確認としての前処理 5 データのソート・抽出 6 データの集計 7 データ結合 8 データ変換 9 モデリングのためのデータ変換 10 非構造化データの前処理――テキストデータ 11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像 12 クラウド技術の活用と機械学習の実行
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実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめる データ分析のための前処理入門
発売日:2025年07月17日
★データ分析の現場の、即戦力になる!★ ・データの前処理からモデリングに至るまでのデータ分析のプロセスを体系的に解説 ・位置情報・テキスト・音声・画像などの非構造化データも扱う ・現場での課題解決を意識し、架空の旅行代理店データを用いたストーリー形式で解説 ・生成AIを用いたデータハンドリング、特徴量エンジニアリング、不均衡データへの対処法、クラウド技術の活用など、最新のトレンドにも対応 ・コードを公開しているから、すぐに実践できる! 【バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド推薦!】 実際の分析事例を軸に前処理の技法を見ることで、 地に足のついた実践的な知識を得られる良書! 不均衡データへの対処や位置情報データの扱いなど、 実務頻出なのに解説が少ないテーマも扱っており、 データのプロや、プロを目指す人のための書籍と言えます。 本書を読み終わったらすぐに実践に飛び込めるでしょう! 【おもな内容】 1 前処理とは何か 2 前処理に向けたデータ理解 3 データクレンジングとしての前処理 4 データの基本事項確認としての前処理 5 データのソート・抽出 6 データの集計 7 データ結合 8 データ変換 9 モデリングのためのデータ変換 10 非構造化データの前処理――テキストデータ 11 非構造化データの前処理――位置情報・音声・画像 12 クラウド技術の活用と機械学習の実行