Python による実務で役立つデータサイエンス練習問題 200+ (1)(パイソンニヨルジツムデヤクダツデータサイエンスレンシュウモンダイニヒャクプラスイチ)

実際に課題解決で使える Python プログラミングを Jupyter 上で練習問題をときながら身に着ける.［内容］ NumPy ／ Pandas ／ matplotlib ／ plotly ／ Plotly Express ／ simpy ／様々な技巧 (simpy,dataclasses,pydantic,defaultdict,map,JSON,Requests,OpenPyXL,Streamlit) ／ statsmodels
【全巻構成】
第 1 巻
1. ビックデータとアナリティクス
2. 数値計算パッケージ NumPy
3. データ解析パッケージ Pandas
4. matplotlib を用いた可視化入門
5. 対話型可視化パッケージ plotly
6. データを可視化するための方法 ( plotly express )
7. Python 言語先進的プログラミング
8. statsmodels を用いた統計分析
第 2 巻
9. 科学技術計算パッケージ SciPy
10. PyMC によるベイズ推論と Prophet による時系列データの予測
11. グラフ・ネットワークパッケージ NetworkX
12. PuLP と Gurobi/Python による最適化問題のモデリング
13. 制約最適化システム SCOP
14. スケジューリング最適化システム OptSeq
第 3 巻
15. scikit-learn を用いた機械学習
16. fastai による深層学習
17. PyCaret を用いた自動機械学習

データ分析の力は解説を読んだ量ではなく、自分で書いたコードの量に比例する。『 Python による実務で役立つデータサイエンス練習問題 200+ (1) 』は、その割り切りを書名に掲げた朝倉書店の演習シリーズ第 1 巻で、著者は久保幹雄氏。 Jupyter 上で練習問題を解きながら、課題解決に使える Python プログラミングを体で覚えていく構成です。

第 1 巻が受け持つのはアナリティクスの基礎と可視化です。 NumPy の数値計算、 Pandas のデータ解析から入り、 matplotlib ・ plotly ・ Plotly Express と可視化の道具を段階的に持ち替えながら、 statsmodels による統計分析まで進みます。 dataclasses や pydantic 、 Requests 、 OpenPyXL 、 Streamlit といった実務の現場で出番の多いライブラリを扱う章もあり、単なる文法ドリルに終わらない点がこのシリーズの持ち味です。

前提は Python の基本文法が読み書きできる程度で、いきなり高度な数学を要求される場面は多くありません。続く第 2 巻が科学計算と最適化、第 3 巻が機械学習・深層学習を受け持つ分担なので、本書は分析実務の全体像へ登っていくための足場固めにあたります。大学や研修の演習教材にも、独習用の課題集としても据えやすい作りです。