Python データエンジニアリング入門(パイソンデータエンジニアリングニュウモン)

データサイエンスを実応用するための基本を押さえる!
データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることを指します。
データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、 Python スクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、これらのデータをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。

データ分析の「前工程」にあたるデータエンジニアリング、すなわちデータの収集・加工・整形・格納といったパイプライン構築を Python で行うための入門書です。分析モデルを作る以前に、そもそもデータを使える形に整える作業がどれだけ重要かを認識させた上で、具体的な実装パターンを示す構成になっています。

取り扱うトピックは、ファイルの読み書き、データクレンジング、フォーマット変換、データベースへのロード、スケジューリングといった ETL (Extract / Transform / Load) の基本操作です。機械学習のモデリングや統計分析の手法は対象外で、あくまで「分析に渡すまでの土台を作る」ことに集中しています。

データサイエンティストを目指す過程で「モデルは作れるのに、データの整備に時間を取られる」と感じ始めた人や、バックエンドエンジニアがデータ基盤構築に移る際の橋渡しとして機能します。派手さはありませんが、実務で繰り返し遭遇するデータ整形の地道な作業を体系的に整理してくれる一冊です。