実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎

出版社

翔泳社

発行

2023-11-16

ページ数

275 ページ

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『実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎』とは

データ分析の現場で直面する実際の課題を軸に、Pythonによる機械学習の基礎から実装までを体系的に解説。理論よりも「どう使うか」に重点を置き、前処理から評価指標の読み方まで、実務で即戦力になるスキルを習得できる。データエンジニアや分析職への転職を検討している層にも最適。

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この本でよくあるつまずき

• ・データ前処理の具体的な判断基準が曖昧で、どの手法を選ぶべきか迷う場面が多い
• ・モデルの精度向上と過学習の判別に頭を悩ませ、チューニングの方針が立たない
• ・ライブラリのパラメータが多岐にわたり、設定値の意味を完全に理解できていない

この本の実践ポイント

本書で習得したアルゴリズムの選定プロセスを、自社データセットに当てはめる際の判断軸を整理する。特に前処理とモデル評価の部分を参考に、チーム内で再現可能な分析フローを構築することが重要。既存のダッシュボードやレポートにPythonコードを組み込む実装パターンも検討の対象となる。

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池田 雄太郎, 田尻 俊宗, 新保 雄大 について

『実務で役立つPython機械学習入門 課題解決のためのデータ分析の基礎』の著者。AI・機械学習分野の著作で知られています。 dokkaiでは池田 雄太郎, 田尻 俊宗, 新保 雄大の著作を題材にした講座のリクエストや読みたい登録ができます。