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Python実践データ分析100本ノックで、実際に100本終了した感想をまとめました。, Amazonのデータベース処理カテゴリでベストセラーにもなっていたので、一度は名前を聞いたことはあるのではないでしょうか？, １００本ノックとあるので、漢字ドリルや計算ドリルのように、無機質に１００個の例題がならんでいるのかと思っていたところ…。, 実は、各章毎に仮想の顧客からの依頼事項があって、例題を解くことで依頼を解決していくという構成になっていました。, 例題を無心でゴリゴリ解いていくわけではなく、依頼を解決するという目的をもてるので取り組みやすいと思います。, 実際にノックを進めてみると、データの加工・前処理に力を入れて解説している印象を受けました（ほぼ全章でデータの読み込みから始まります）。, データ分析は、前処理が作業全体の８割を占めるとも言われるので、実践をイメージしてデータの加工・前処理を詳しく解説しているのだと思います。, 逆に画像認識や自然言語処理については、導入としては良いかもしれませんが、より詳細に学びたい方には心もとないかもしれませんね。, 実践と名前がついているだけあって、pythonを本当に始めたばかりの人には難しいと思います。, 感覚としては、pythonの勉強をしていて２～３冊目に手に取る本といったかんじでしょうか。, pythonの基本操作や環境構築については解説がないので、次のような前提知識は必要だと思います。, 【追記】なんと月額9800円で学び放題の激熱オンラインプログラミングスクールを発見！今なら初期費用０円だそうです！『定額質問し放題』ってコスパ良すぎじゃ？, 私の感想としては、100本ノックを通してpandasへの抵抗がだいぶ軽減されたように思います。, データの前処理・加工も解説が充実していたので、今までやりたかったけど、どうして良いかわからなかった処理ができるようになりました！, この本を読んだ一番のメリットは、たくさんの例題を通してpandasの基本操作を体で覚えられたことでした。, これはこの本に限ったことではないのですが、限られた時間の中で効率よくプログラミングの勉強をするためのおススメの方法です。, 同じ章を２回も勉強して、一見効率が悪そうですが、繰り返すことで記憶の定着を促します。, ある程度まとまった時間がないと、スクリプトは書けませんが、それを言い訳にやらないのが最悪です。, そこで、移動時間など隙間時間は内容の理解にあてて、時間をとれたらしっかりスクリプトを書きながら勉強します。, 今回はデータ分析の良書「Python実践データ分析100本ノック」の感想をまとめました。, Twitter@YutaKaでは、ほぼ毎日pythonに関する情報を発信しています。, 【レビュー】Python実践データ分析100本ノック｜100本終えたらpandasが好きになっていた, 各章毎に仮想の顧客からの依頼事項があって、例題を解くことで依頼を解決していくという構成. 例えば，以下のようなcsvデータをDataFrameオブジェクトとして読み込むためのコードはデータ分析では一般的だと思いますが，ライブラリを扱ったことがない人はライブラリが何をしているのかを調べながら書籍を進めることになるためデータ分析スキルに注力することが難しいと思います．, また，データ分析における基本的な理論（教師あり学習，教師なし学習，強化学習，分析評価指標等）が全くわかっていない人にとっても本書を進めるのはなかなか難しいのかなと思います．理由としてはデータ分析における理論的な話は一部記載されておりますが，十分な解説は記載されていないためソースコードを実践して動いたという感覚だけで満足してしまう可能性があるからです．, 以上を踏まえて「Pythonデータ分析100本ノック」がどのように人に適しているのかをまとめると，やはりデータ分析の基礎を身に付けた人がこれから本格的に学習したいという人や日常的にデータ分析に取り組んでおり知識の再確認をする人向けの書籍だと感じます．, それでは「Pythonデータ分析100本ノック」を実践してみた前半の50本のノックにおける個人的な感想を記載します．, まず，よかった点を述べるとデータ加工における前処理について自身が普段実装する方法よりも効率的に実装する方法を知れたことです．リアルな世界におけるデータ分析においては各種データは時系列データとなることが多いです．その点でデータフレームにおける日付の扱いなどを綺麗なソースコードで丁寧に解説・実践できる内容は素晴らしいと思いました．また，前処理を重点的に取り扱っている内容についても良かったこととして挙げられます．異なるスケールのデータフレームを加工してジョインし，学習用のデータセットを作成する内容については現場でデータ分析を実践しているかのような錯覚さえありました． 「python実践データ分析100本ノック」のノック42で躓いてます。 コードをそのまま書き写しているのですがなぜか以下のエラーがでます。 AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values 本の印刷ミスでもなさそうです。 from dateutil.relativedelta import relativedelta 実務で特徴量エンジニアリングをする方必読. Python実戦データ分析100本ノックは、pandas の使い方やデータサイエンスを実戦的に学べる書籍なのでぜひ手に取ってみてください。 ↓ Python実践データ分析100本ノック 名著と有名ですね。 Python実践データ分析100本ノック Pythonデータ分析100本ノックとは秀和システムから出版されている書籍です．現場を想定したデータ分析に必要なスキルや処理方法を問題形式で習得することができる内容になっております．また，書籍内で扱うサンプルデータなどはWebからダウンロードすることができるので書籍を購入してすぐにデータ分析の問題を解くことが可能です． | Python実践データ分析100本ノック | 下山 輝昌, 松田 雄馬, 三木 孝行 |本 | 通販 | Amazon. 「Python実践データ分析100本ノック」を読んだ書評です。 Gデータ分析の手法等の知識ではなく、前処理やデータの加工などの実務から得たノウハウを知ることができます。 難易度は易しいので、データ分析やpythonの初心者にオススメです。 はじめに 初心者ながら「Python実践データ分析100本ノック」を進めています。 「第1部：データ加工」編ということで、第1章〜第2章（ノック1〜20）について、学んだことを言語化する目的でまとめを作ってみました。 データ分析を実践で活用する流れや、重要そうなポイントを整理しておきます。 Python実践データ分析100本ノック 「Python実践データ分析100本ノック」はデータ分析に関する100の例題が掲載されているPythonの問題集です。 掲載されているデータ分析練習問題の100本ノックを行うことで、実践的な力を身につけるというコンセプトの本です。 前回（Python 100本ノック その1）の続きです。 今は『Python実践データ分析100本ノック』という本を進めています。 この本は、1～100本目まで例題をひたすらこなしていくという内容になっています。 ブログを報告する, 事の経緯 Django ORMとは Connection管理 まとめ 事の経緯 Djan…, MixConvとは 概要・イントロ 関連研究 MixConvの手法 MixConvに…, Django Rest Framworkとは Django Rest Frameworkの仕組み イン…. Python でデータ分析を行なう方法が説明されており，100 本の問題が載っています． データの前処理から，機械学習，最適化，画像処理，自然言語処理まで幅広く学ぶことができます．

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