データサイエンス1年生 Pythonで体験してわかる！会話でまなべる！ 発売予定
森 巧尚 著
- 形式：
- 書籍
- 発売日：
- 2024年12月04日
- ISBN：
- 9784798176017
- 定価：
- 2,420円（本体2,200円＋税10%）
- 仕様：
- B5変・224ページ
- カテゴリ：
- データサイエンス
- キーワード：
- #データ・データベース,#ネットワーク・サーバ・セキュリティ,#理工,#開発手法
翔泳社通販SEshop
あたらしい1年生シリーズ
「データサイエンス1年生」の登場！
ヤギ博士、フタバちゃんと一緒に
データサイエンスの世界に飛び込んでみよう！
【本書の概要】
Python1年生でもおなじみのヤギ博士とフタバちゃんと一緒にテータサイエンスの基本について体験できる書籍です。データサイエンスに必要な知識から始まり、基本的なデータの読み解き方や、データの傾向や特徴をつかむ方法について解説します。
【本書の開発環境】
Google Colaboratory
【対象読者】
・Pythonの基本文法は知っている方（『Python1年生』を読み終えた方）
・データサイエンスについて知りたい初心者
・Pythonを使ってデータサイエンスの手法を体験したい初心者
【本書のポイント】
・対話形式で、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・データの読み解き方をサンプルを元に学習できます。
・データの傾向や特徴のつかみ方を学習できます。
【目次】
第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう
第2章 データサイエンスの基本的な手順
第3章 データからわかることは？：探索的データ分析
第4章 本当にそうだろうか？：確証的データ分析
第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験
第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来
【著者プロフィール】
森 巧尚（もり・よしなお）
『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて、現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い、関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。近著に『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』、『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版』『ChatGPTプログラミング1年生 Python・アプリ開発で活用するしくみ』、『Python3年生 ディープラーニングのしくみ』、『Python2年生 デスクトップアプリ開発のしくみ』、『Python1年生 第2版』、『Python3年生 機械学習のしくみ』、『Java1年生』、『動かして学ぶ！ Vue.js 開発入門』（いずれも翔泳社）などがある。
LESSON 01 データサイエンスって何？
好奇心はデータサイエンスを動かす力
LESSON 02 データサイエンスの驚きの力
データサイエンスは身近にある
おむつとビールが同時に売れる
ネット検索でインフルエンザの流行を予測できる
SNSの投稿から性格診断ができる
歩き方で将来の健康状態がわかる
そこに隠れていた関係性を見つけ出す
LESSON 03 Pythonの準備をしよう
ColabNotebookの準備をする方法
90分ルールと12時間ルール
第2章 データサイエンスの基本的な手順
LESSON 04 データサイエンスの基本的な流れ
データサイエンスの基本的な手順
宝箱を探す例で考えてみる
データサイエンスの基本姿勢
LESSON 05 本当に困っていることは何だろう？～問題の定義～
「なぜ？」をくり返して問題の本質を考える
問題がはっきりしたら、ゴールを決める
LESSON 06 どんなデータが必要だろう？～データ収集と前処理～
データの収集と前処理
LESSON 07 データからわかることは？～探索的データ分析：EDA～
データの特徴や傾向を把握し、仮説を立てる
LESSON 08 本当にそうだろうか？～確証的データ分析：CDA～
仮説を「意味のあるものか」、「偶然の結果か」を判断する
LESSON 09 結果からわかる答えは？～結果の活用～
得られた結果をもとに、問題解決のための具体的な提案を行う
LESSON 10 改善点はどこだろう？～フィードバックループ～
改善点はどこだろう？（フィードバックループ）
第3章 データからわかることは？：探索的データ分析
LESSON 11 まずは、どんなデータなのかをざっくりと把握する
ノートブックを作る
①データを少し確認する
②データの基本情報を確認する
③平均値
④最小値と最大値
⑤中央値
⑥標準偏差
LESSON 12 データのばらつきを理解したいとき
①ヒストグラム
②箱ひげ図
LESSON 13 複数の項目の関係性を探りたいとき
①散布図
②相関係数
③ヒートマップ
④回帰直線
LESSON 14 2つのカテゴリーの関係性を探りたいとき
クロス集計表
第4章 本当にそうだろうか？：確証的データ分析
LESSON 15 データの理想型「正規分布」～仮説検定を支える柱①～
正規分布って何？
正規分布はなぜ利用しやすいの？
正規分布の具体例
なぜ、釣り鐘型になるの？
LESSON 16 中心極限定理って何？～仮説検定を支える柱②～
ノートブックを作る
中心極限定理って何？
LESSON 17 「仮説検定」と「予測モデリングとその評価」
LESSON 18 仮説検定～仮説は、正しいのか？～
仮説検定：この仮説は、偶然ではなさそうだから正しいだろう
仮説検定の手順
検出力分析：信頼度を上げるにはサンプル数はいくついる？
統計的検定方法
LESSON 19 予測モデリングとその評価～この予測モデルは、正しいのか？～
回帰：数値の予測をしたいとき
分類：分類分けを予測したいとき
第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験
LESSON 20 本当に困っていることは何だろう？
LESSON 21 どんなデータが必要だろう？
ノートブックを作る
データの読み込みと前処理
LESSON 22 データからわかることは？
日付ごとのヒストグラム
気温ごとのヒストグラム
年齢ごとのヒストグラム
曜日ごとのヒストグラム
味ごとのヒストグラム
性別ごとのヒストグラム
複数の項目の関係を調べる
仮説を立てる
LESSON 23 本当にそうだろうか？
仮説1：気温が高い日は販売数が増加する
仮説2：週末は平日より販売数が増加する
仮説3：年代別で、好まれる味が違う
仮説4：クリスマスシーズンは販売数が増加する
LESSON 24 結果からわかる答えは？
仮説1から考える：気温が高い日は販売数が増加する
仮説2から考える：週末は平日より販売数が増加する
仮説3から考える：年代別で、好まれる味が違う
仮説4から考える：クリスマスシーズンは販売数が増加する
第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来
LESSON 25 データ分析をAIに手伝ってもらう
Google Colaboratoryに搭載されている「Colab AI」
LESSON 26 さらに先に進もう
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