ゼロからはじめるデータサイエンス 第 2 版(ゼロカラハジメルデータサイエンスダイニハン)

データサイエンスと Python をゼロから学べる。 Python 3 対応!
データサイエンスや Python の初心者に向けたデータサイエンス入門書『ゼロからはじめるデータサイエンス』の改訂版であり、 Python 3.6 に対応しています。 Python の基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネット、自然言語処理、グラフ解析、リコメンドシステム、機械学習、 SQL 、 MapReduce まで、データサイエンスの基礎知識を短時間で効率良く身につけられます。

pandas や scikit-learn を使えばデータ分析は数行で完結しますが、その裏側で動いている統計手法やアルゴリズムを自分で実装できるかと問われると話は別です。本書は Joel Grus 氏が「ライブラリを使わず Python の標準機能だけでデータサイエンスの主要手法を実装する」という方針を貫いた一冊で、第 2 版では Python 3.6 ベースに全面書き直しされています。

扱う範囲は幅広く、線形代数・統計・確率から始まり、回帰・決定木・ニューラルネットワーク・自然言語処理・推薦システムまで、データサイエンスの主要トピックを横断します。各章で手法の核心をスクラッチで実装するため、「なぜこの計算をするのか」の感覚が身につきます。 Python の基本文法が読めれば始められますが、高校数学程度の線形代数と確率の知識があるとスムーズです。

網羅性が高い分、一つ一つのトピックの掘り下げは浅くなります。本書だけで実務レベルの分析力がつくわけではなく、位置づけとしては「データサイエンスの各分野を自作コードで一周する体験」です。この一周を済ませた後に専門書へ進むと、各手法が単なるブラックボックスではなく理解した上で使える道具に変わります。