本書では理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書です。 Twitter APIや国の統計データなど、生のデータを使い、遊んでいるような感覚で理解が進む1冊です。 ■「はじめに」より抜粋 本書は、AIや機械学習について、「何だかよくわからないけどすごいもの」という理解から、「ある程度、中身を知っていて使える」にアップデートしたい人(もしくは、アップデートしなければいけなくなってしまった人)に向けた、導入となる最初の1冊になることを目指しています。 本書では、理論と実践、両方を抑えています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。「遊んで学ぶ」というタイトルの通り、理論の勉強も楽しめるように、具体例や図を多く使っています。しかし、だからといって不正確にならないように繊細な注意を払いながら、ギリギリまで噛み砕いて説明を行っています。 その後、よく使われるデータセットではなく、「APIで自由に取得できる、さまざまな企業が提供しているデータ」「国が提供している統計データ」などの生のデータを使い、実際に分析を行います。 本書は、実際にデータを取得するところからスタートすることで、「データの量を増やしたら結果はどうなるのだろう?」「このデータを可視化してみたらどうなるのだろう?」「変数を変えてみたらどうなるのだろう?」と、まるでデータを使って遊んでいるような感覚で理解が進むことを狙っています。 なお、データ分析を行うにあたり、多くの人は、RもしくはPythonというプログラミング言語を使います。どちらも、データ分析やデータ整形、そして可視化を行うのに有効なライブラリが多数存在しているため、非常に人気です。本書では、Pythonを用いて実装コードを記述しています。ただし、Rを使いたい人も進められるように、RとPython両方のコードを、Github上にて公開しています。ぜひ、参考にしてください。

本書ではRのパッケージであるShinyを使ってWebアプリケーションを作る方法を解説しています。開発環境の構築やShinyの基礎から、具体的なアプリケーションの作成・公開まで丁寧に解説した1冊です。

“使える”データ分析力を叩き込む、入門書！ AI活用で、面倒な作業を飛ばして本質に迫る！ ※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 Pythonを使って、はじめてでも実務レベルのデータ分析スキルが身につく1冊です。 データの取得・加工・可視化といった基礎から、機械学習、さらにはAIを活用した効率的な分析手法まで、段階的に学べます。 現場でよく見かける、情報が抜けていたり記録ミスが含まれていたりする汚いデータの扱い方も解説しています。理想的なデータだけでなく、現実的な課題に対応できる力が自然と身につきます。また、分析して終わりではなく、「次に何をすべきか」を予測・提案するところまで踏み込んで解説しているのも特徴です。 【本書で身につくこと】 データ分析に必要な一連の流れ（取得・加工・可視化・評価） 実務で役立つ数学・統計・機械学習の基礎知識 AIを使った、半自動かつ効率的なデータ分析の進め方 結果をもとに、次のアクションを考えるための思考プロセス 【こんな方におすすめ】 データサイエンティストを目指している方 仕事でデータ分析を求められている方 Pythonは初心者だが、手を動かしながら実践的に学びたい方 【本書の主な特徴】 手を動かしながら、その場で試せる！ 100を超えるハンズオン形式のメニューで、読みながら、コードが身につきやすい内容です。 面倒な環境構築は不要！ Google提供のクラウドベースのPython開発環境に対応しているため、環境設定に躓きません。 もちろん、ローカル環境でのセットアップ方法も解説しています。 数学・統計の「なぜそうするのか」がわかる！ 難解な理論ではなく、分析に必要な最低限のポイントに絞って解説。 AIを味方にデータ分析を半自動化！ 基本を押さえたうえでAIを活用するからこそ、AIの長所を最大限に引き出せます。 ※カバー画像が異なる場合があります。

本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。 本書では、理論と実践のバランスを重視しています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。 次に実践面では、Pythonというプログラミング言語と、PyCaretという機械学習やその周辺に関する処理が1つにまとまったライブラリを用います。ただの「PyCaret日本語Tips」のような内容ではなく、あくまでPyCaretを用いて機械学習に関する一連処理を理解できるようになっています。ソースコードはすべて、後述するGoogle Colaboratoryというサービスを使ってすぐに実行できるようになっています。また、本書のサポートサイトでは、ソースコードのダウンロードも可能です。 機械学習の分野は日々刻々と進化しており、新たなサービスや技術が絶え間なく登場しています。この本を通じて、機械学習の基本理論と実践的なスキルを身につけ、そんな広大で革新的な世界へ一緒に足を踏み入れましょう。