Pythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック（インプレス） [電子書籍]

Pythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック（インプレス） の 商品概要

• ●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう
  本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。
  
  さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。
  
  【本書で学べること】
  ・データ加工の基礎知識
  ・データの種類と読み込み
  ・表形式データの加工
  ・NumPyと数値データ
  ・データの評価
  ・時系列データの処理
  ・テキスト情報の処理
  ・画像データの処理
  ・グラフデータの処理
  ・地理空間データの処理
  ・データ分析に必要な線形代数
  
  【本書で学べること】
  「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。
  

• 目次

  表紙
  本書情報および正誤表のWeb ページ
  はじめに
  本書を読む前に——対象読者と本書の概要
  目次
  第1章　データ加工概論
  第2章　データの種類と読み込み
  第3章　表形式データの加工
  第4章　NumPyと数値データ
  第5章　データの評価
  第6章　時系列データの処理
  第7章　テキスト情報の処理
  第8章　画像データの処理
  第9章　グラフデータの処理
  第10章　地理空間データの処理
  第11章　データ加工のための線形代数
  付録A　Pythonのインストール／A-1 WindowsにPythonをインストールする／A-2 macOSにPythonをインストールする
  A-3 コマンドラインでPythonを起動する／A-4 仮想環境のススメ
  付録B　パッケージのインストール／B-1 pipコマンド
  B-2 本書で利用するサードパーティ製パッケージ
  付録C　pandasとMatplotlibによる可視化／C-1 使用データ
  C-2 散布図
  C-3 折れ線グラフ
  C-4 棒グラフ
  C-5 ヒストグラム
  C-6 箱ひげ図
  C-7 文字化けへの対処
  索引
  著者プロフィール
  奥付
  

Pythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック（インプレス） の商品スペック