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
pandas参考書『Python for Data Analysis, 2nd Edition』 | note.nkmk.me
原著第1版は2012年10月発売と古く、サンプルコードが最新バージョンのライブラリに対応していなかった。 関連記事: pandas参考書『Pythonによるデータ分析入門』の注意点 原著第2版は2017年10月発売で、発売時点の最新バージョンのライブラリに対応している。 なお、pandasの開発者が書いた本ということでpandasについての詳しさは随一だが、NumPy, matplotlibの分量は少なめ。NumPy, pandas, matplotlibを基礎からバランスよく学びたい人には『Python Data Science Handbook』、およびその日本語版『Pythonデータサイエンスハンドブック』もオススメ。 関連記事: 『Python Data Science Handbook』（英語の無料オンライン版あり） 関連記事: 『Pythonデータサイエンスハンドブック』は良書
『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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GitHub - wesm/pydata-book: Materials and IPython notebooks for "Python for Data Analysis" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media
