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Python実践機械学習システム100本ノック（秀和システム） [電子書籍]

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販売価格：: ￥1610.00税込
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商品の詳細

要旨（「BOOK」データベースより）
データ活用プロジェクト成功のカギは、「仕組化を意識した、継続性のある小規模システム」！データの加工から可視化・機械学習モデルの構築と評価、レポーティングの実施。最終的には、継続的なデータ更新を想定した「機械学習システム」を構築！データ加工（Ｐａｎｄａｓ）／可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｅａｂｏｒｎ、ＯｐｅｎＰｙＸＬ）／機械学習（ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ）を練習。現場で活きるデータ活用！
目次
■第1部　データ分析システム
第1章　分析に向けた準備を行う10本ノック
第2章　データを可視化し分析を行う10本ノック
第3章　可視化の仕組みを構築する10本ノック
第4章　レポーティングする仕組みを構築する10本ノック
第5章　分析システムを構築する10本ノック

■第2部　機械学習システム
第6章　機械学習のためのデータ加工をする10本ノック
第7章　機械学習モデルを構築する10本ノック
第8章　構築した機械学習モデルで新規データを予測する10本ノック
第9章　小規模機械学習システムを作成する10本ノック
第10章　機械学習システムのダッシュボードを作成する10本ノック
内容紹介
■■内容紹介
　リアルな機械学習が、データ活用プロジェクト成功の鍵。2万人が読んだ『Python実践データ分析100本ノック』に続編が登場！

■狙い
　本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、小規模ではありますが継続的にデータ分析や機械学習を回す仕組みを構築していきます。

　本書の100本ノックを解くことで、パソコン1台で施策を意識した仕組みが構築でき、データ活用プロジェクトを社内外に浸透・定着させ、文化を醸成するための最初の一歩を踏み出せるようになるはずです。本書だけでは、大規模なシステムや、様々なツールを使えるようにはなりませんが、データ活用プロジェクトを立ち上げ、きっちりと定着化させていきたいと思っている読者の方には、最初の一歩としてきっと役に立つのではないでしょうか。

■構成
　本書は、データ分析システムと機械学習システムの二部構成です。

　第1部ではデータ分析を行い、その結果を施策につなげるための仕組みを構築します。
　データの加工から始まり、まずは探索的にデータを可視化します。また、データ可視化のダッシュボードを作成し、様々な角度から分析できるよう工夫します。そこで得られた知見は、施策につながるExcel形式のレポートとして表現します。最後に、データが継続的に更新できるようにフォルダ構成等を整理し、小規模な仕組みとして仕上げます。

　第2部では、機械学習のモデルと、そのモデルを施策につなげる仕組みを構築します。
　機械学習用のデ

ータ加工の後に、機械学習モデルの構築や評価を行います。その後、機械学習の予測結果を施策につなげるレポーティングを実施します。そして、継続的にデータが更新されることを想定した「機械学習システム」を構築します。

■■目次
■第1部　データ分析システム
第1章　分析に向けた準備を行う10本ノック
第2章　データを可視化し分析を行う10本ノック
第3章　可視化の仕組みを構築する10本ノック
第4章　レポーティングする仕組みを構築する10本ノック
第5章　分析システムを構築する10本ノック

■第2部　機械学習システム
第6章　機械学習のためのデータ加工をする10本ノック
第7章　機械学習モデルを構築する10本ノック
第8章　構築した機械学習モデルで新規データを予測する10本ノック
第9章　小規模機械学習システムを作成する10本ノック
第10章　機械学習システムのダッシュボードを作成する10本ノック

■■練習するライブラリ：データ加工（Pandas）/可視化（Matplotlib、seaborn、OpenPyXL）/機械学習（scikit-learn）
著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
下山輝昌(シモヤマテルマサ)
日本電気株式会社（ＮＥＣ）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。２０１７年に合同会社アイキュベータを共同創業

三木孝行(ミキタカユキ)
ソフトウェア開発会社に勤務後、２０１７年合同会社アイキュベータを共同創業。データ分析やＡＩにおけるコンサルティングやシステム開発プロジェクトを推進し、事業拡大を行っている。特に、要件が定まる前の段階の顧客に対して、顧客と一体となって様々な視点から最適な技術を設計し、実証実験を推進していく部分に強みを持つ。また、プログラミングスキルについては、独学で各種言語を習得し、Ｃ言語より高水準の言語を扱える

伊藤淳二(イトウジュンジ)
携帯電話会社のバックオフィスに従事し、システムエンジニアに転身した後、エンジニア兼プロジェクトマネージャ。その後、合同会社アイキュベータに合流
『Python実践データ分析100本ノック』（秀和システム）。

三木　孝行 (ミキ　タカユキ)
　ソフトウェア開発会社に勤務し、大手鉄道会社、大手銀行等の大規模基幹システムの開発を統括。システム・ITにおける、要件定義、設計、開発、リリースまで全工程を経験。2017年に最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、合同会社アイキュベータを共同創業。データ分析やAIにおけるコンサルティングやシステム開発プロジェクトを推進し、事業拡大を行っている。特に、要件が定まる前の段階の顧客に対して、顧客と一体となって様々な視点から最適な技術を設計し、実証実験を推進していく部分に強みを持つ。また、プログラミングスキルについては、独学で各種言語を習得し、C言語より高水準の言語を扱える。

・共著『Python実践データ分析100本ノック』（秀和システム）。

伊藤　淳二 (イトウ　ジュンジ)
　携帯電話会社のバックオフィスに従事し、当時課題であった業務効率化 / 情報連携ツールを独自に開発したことをきっかけにシステム開発の喜びを知る。それを契機に、システムエンジニアとして本格的に転身した後、鉄道系や電力系の基幹システム開発等に従事。要件定義から設計、開発、運用までの各工程で力を発揮。現場目線で提案できるエンジニア兼プロジェクトマネージャとして、数々の案件を成功に導く。その後、AIコンサルティング・データアナリティクスを行う合同会社アイキュベータに合流。これまでの経験を活かし、現場目線を重視し
たAI導入を推進し、AIシステム開発、データ分析に関する数多くの案件を牽引している。
著者について
下山輝昌 (シモヤマテルマサ)
■下山輝昌
　最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。人工知能、IoT、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。

・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』（秀和システム）。

■三木孝行
　2017年、合同会社アイキュベータを共同創業。データ分析やAIにおけるコンサルティング・システム開発プロジェクトを推進し、事業拡大を担う。

・共著『Python実践データ分析100本ノック』（秀和システム）。

■伊藤淳二
　システムエンジニアとしての経験を活かして合同会社アイキュベータに合流。現場目線を重視したAI導入を推進し、AIシステム開発、データ分析に関する数多くの案件を牽引している。

下山　輝昌 (シモヤマ　テルマサ)
　日本電気株式会社（NEC）の中央研究所にてハードウェア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として幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things（IoT）、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。

・共著『Tableauデータ分析～実践から活用まで～』