Ｐｙｔｈｏｎによるあたらしいデータ分析の教科書 理論を理解して基礎を固める （ＡＩ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ）

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データ分析に便利な、pythonと各種ライブラリの紹介です。あまり詳しくはないので、使い込むには別途文献を参照する必要があると思います。また私はpythonに詳しくないので、まずpythonを勉強しないといけないです。

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詳細は、こちらをご覧ください
あとりえ「パ･そ･ぼ」の本棚とノート
　→　http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-1306.html

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普通にPythonのデータサイエンス系のモジュール紹介。目新しい内容は別になかった。1冊目としては重要なところを網羅している感じでよさそう。

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「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の教材として購入しました。

Pythonの開発経験者でデータ分析を知りたい場合、この本はデータ分析の手法というよりほとんどモジュールの使い方しか書かれていないため、物足りなさを感じるかもしれません。数学解説の章はおさらいには良いかもしれませんが、やはりこれだけでは物足りないでしょう。
逆に一から全てを学ばなければならない方にとっては、Pythonの導入部分・文法などは急ぎ足で綴られているため、これだけでは知識が足りません。
いずれにせよ、中途半端な内容です。

私はベータ試験時に受験したので現在の試験内容は変化していると思いますが、完全初学者の立場から見た場合、この教材だけで試験を合格するのは難しいと感じます。
前述の通りPythonの導入部分が急ぎ足で大半がモジュールの使い方しか書かれていないにも関わらず、あまり詳しく書かれていないデータ分析そのものの出題が多いので、この本だけでカバーしきれないかもしれません。

エンジニア認定基礎試験の教材はオライリー社出版、更にいうとPython公式チュートリアルの内容そのものだったので比較的公平な試験でしたが、エンジニア認定データ分析試験は翔泳社による同シリーズ中この一冊のみが教材に選定されており、試験の質も低下してしまっているように思いました。

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Python3エンジニア認定データ分析試験を受けるにあたって公式テキストということで購入しました。

事前にUdemyで知識を得ていたので読み通すことができましたが、解説が淡白すぎて初学者には不親切な内容だと感じました。

試験対策としてではなく、データ分析を学びたいという人は他の書籍やUdemy講座をおすすめします。

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pythonデータ検定公式にすいせんされているために利用

内容は薄めであるが、資格取得のためにいい復習になった。
購入は勧めません。

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基礎的な内容ではあるが、機械学習によるデータ分析を始めたい方や、ある程度の知識を持っていても頭を整理するにはよい教科書だと思う。
決定木のアルゴリズムや、交差検証、自然言語処理、画像処理にも触れられていて全体を俯瞰して理解するにはよい。

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この本と模擬試験でなんとかpythonデータ試験は合格。もう少しコマンドとかを丁寧に書いて欲しかった。

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pythonの基本文法やpythonを用いたデータ分析で利用するNumPy, ScikitLearnなどのパッケージについて網羅的に触れることができる。
内容として広さがある分、説明が簡潔で深さが今ひとつと感じられるかも。
気になる部分はそれぞれの専門書で勉強すると良いか。