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  • 用Python快速上手資料分析與機器學習
  • 點閱:108
  • 譯自:Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
  • 作者: 寺田學等著 , 許郁文譯
  • 出版社:碁峰資訊
  • 出版年:2019[民108]
  • ISBN:9789865022952; 9789865021894
  • 格式:JPG
  • 附註:含索引 原紙本書ISBN: 9789865021894

內容簡介
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方手冊的程度,本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。
 
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識

要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
 
.資料分析必備的基礎數學知識
.基本的Python語法
.使用NumPy或pandas處理資料的方法
.利用Matplolib進行資料視覺化的方法
.以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
.實作網路爬蟲
.實作自然語言處理
.實作影像分類


作者簡介
 
寺田學
 
目前主要是提供Python Web相關的諮詢與建置手法。從2010年開始積極從事日本國內Python社群的活動,也盡力舉辦PyCon JP。2013年3月開始擔任一般社團法人PcCon JP代表理事,目前也主辦其他OSS相關社群或是擔任相關社群的工作人員。為了說明Python的魅力,最近也全心全意擔任初學者課程與機械學習領域的Python講師。

 
辻 真吾
 
研究所畢業後,於IT創投企業服務,但不到三年就離職。回歸博士課程,從事生物資訊科學的研究。目前隸屬東京大學先端科學技術研究中心Genome Science領域。從2015年開始主辦Start Python Club,每個月舉辦一次每個人都可參考的『大家的Python讀書會』。
 
鈴木たかのり
 
為了建立部內網站而與Zope/Plone相遇,有需要的時候就會使用Python。2011年1月擔任PyCon mini JP的工作人員,2014年~2016年擔任PyCon JP座長。其他的主要活動有擔任Python攀岩部(#kabepy)部長與主辦Python mini Hack-a-thon(#pyhack)。
 
福島真太朗
 
研究所時期開始利用C語言與C++語言進行非線性力學的數值計算,進入社會後,從事機械學習、資料剖析的工作,才與Python(與R)相遇。目前在株式會社TOYOTA IT開發中心利用Python與Julia進行工廠感測器資料、車輛資料、影像資料、物理性質、材料資料的剖析。


  • 前言(第iv頁)
  • 致謝(第iv頁)
  • 本書的目標族群與編排(第iv頁)
  • Chapter 1 資料分析工程師所扮演的角色(第1頁)
    • 1.1 資料分析的世界(第2頁)
    • 1.2 機器學習的定位與流程(第7頁)
    • 1.3 主要用於資料分析的套件(第13頁)
  • Chapter 2 Python 與環境(第15頁)
    • 2.1 建置執行環境(第16頁)
    • 2.2 Python 的基礎(第26頁)
    • 2.3 Jupyter Notebook(第43頁)
  • Chapter 3 數學的基礎(第51頁)
    • 3.1 閱讀公式所需的基礎知識(第52頁)
    • 3.2 線性代數(第60頁)
    • 3.3 基礎解析(第68頁)
    • 3.4 機率與統計(第75頁)
  • Chapter 4 利用函式庫分析(第89頁)
    • 4.1 NumPy(第90頁)
    • 4.2 pandas(第133頁)
    • 4.3 Matplotlib(第176頁)
    • 4.4 scikit-learn(第212頁)
  • Chapter 5 進階:資料的收集與加工(第269頁)
    • 5.1 網路爬蟲(第270頁)
    • 5.2 自然語言的處理(第281頁)
    • 5.3 圖檔處理(第304頁)
  • 索引(第317頁)
  • 參考文獻(第319頁)
紙本書 NT$ 500
單本電子書
NT$ 350

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