※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ＜データサイエンス／データ分析の基本技術を体系的に網羅！＞ ＜pandasの威力を実感！ 効率的なデータ操作と可視化を実践できる＞ データ分析や機械学習を利用する現場では、データを取り込み、変換／整備する必要があります。 そうしたデータの取り込みや前処理から始め、データ解析をスムーズに進めるための Pythonライブラリとして、pandasが用意されています。 本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。 巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。 初中級レベルの方がコードを試しながら理解を深めたり、おぼろげな知識について 確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊になっています。 「データクリーニング／前処理に慣れてから、モデリングを解説！ 解釈しやすい形にデータセットを変更できる」 ※本書は『Pandas for Everyone, 2nd Edition』の翻訳書です。 ■本書の「序文」から抜粋 pandasを使うと、Pythonによるデータ分析が理解しやすくなり、 組織的で保守が可能なデータセットを作ることができ、 しかも（最も重要なことですが）整然としたデータセットが得られます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説 『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』 『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』 ―原著への読者の声 本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。 分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、 ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。 後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。 PyTorchの仕組みを示したあと、CNN／RNN／Transformerといったモデルの実装を解説。 敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。 ◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。