機械学習に必須の「きれいなデータ」を用意するために 『現場で使える！pandasデータ前処理入門』発売
CodeZineを運営する翔泳社では、4月20日（月）に『現場で使える！pandasデータ前処理入門』を発売しました。本書では機械学習やデータサイエンスにおいて欠かせない「データ前処理」をPythonのライブラリ「pandas」で行う手法について解説。作業に必要な「きれいなデータ」をできるだけ効率よく用意してしまいましょう。 『現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法 』は、機械学習やデータサイエンスに欠かせない「きれいなデータ」を作る手法を解説した入門書です。 本書では機械学習で人気のPythonを用い、データ前処理においてもはや必須と言われるライブラリ「pandas」の使い方を説明します。データを活用するにしても、収集された生のデータは欠損値や外れ値などが混ざっておりそのままでは利用できません。このデータを前処理していかに利用しやすい形に
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
前回 に引き続き、有賀康顕さん本橋智光さんの対談全4回の第2回をお届けいたします。今回は機械学習に関する人材市場の盛り上がりについての話から、データーサイエンティストとしての働き方についての議論へと話が続きます。 加熱する機械学習市場 有賀： 「機械学習ええやん」というバズり方と、それに伴う人材市場の過剰な煽りに居心地の悪さも感じています。僕も前職のクックパッドはWeb系で、Railsアプリなんかも書いていたんですけれど、最近聞いた話では、これまでRailsを書いてきたようなWebのサーバーサイドのエンジニアやAndroidやiOSのエンジニアが、転職時の面接なんかで軒並み「僕は機械学習できる会社でなければ転職しません」というようなことを言っているそうでして。そう言って機械学習を実践している会社に行くというようなことが起きていてと。 本橋： 機械学習ブームについて言うと、僕らの頃より多分新
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交換をするお二人…） 有賀： そうか、CTOですもんね。 本橋： CTOと言ってもエンジニアは僕入れて4人ですけどねｗ 有賀： よくあるスタートアップのCTOって最初のエンジニアで、みたいな感じで。だから4人いるんだったら、ハイアリングがもうできるようになったという。 本橋： でも、いまAndroidエンジニアがいないから僕Androidアプリ書いてますよｗ もう少しすると入社する予定ですけれど。 有賀： スタートアップのCTOはできることは何でもやるということで。いやあ。ご活躍されていて。 本橋
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