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[BOOKデータベースより]
データ活用プロジェクト成功のカギは、「仕組化を意識した、継続性のある小規模システム」!データの加工から可視化・機械学習モデルの構築と評価、レポーティングの実施。最終的には、継続的なデータ更新を想定した「機械学習システム」を構築!データ加工(Pandas)/可視化(Matplotlib、seaborn、OpenPyXL)/機械学習(scikit‐learn)を練習。現場で活きるデータ活用!
第1部 データ分析システム(分析に向けた準備を行う10本ノック;データを可視化し分析を行う10本ノック;可視化の仕組みを構築する10本ノック;レポーティングする仕組みを構築する10本ノック;分析システムを構築する10本ノック)
[日販商品データベースより]第2部 機械学習システム(機械学習のためのデータ加工をする10本ノック;機械学習モデルを構築する10本ノック;構築した機械学習モデルで新規データを予測する10本ノック;小規模機械学習システムを作成する10本ノック;機械学習システムのダッシュボードを作成する10本ノック)
あなたの分析結果や技術は、社内で十分に理解されていますか? もし理解されていないのなら、小規模でも継続的にデータ分析や機械学習を回す「仕組み」が必要です。本書は、大好評の『Python実践データ分析100本ノック』の続編として、実際のビジネス現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点と応用力が身に付くよう設計した問題集です。データ活用プロジェクトを立ち上げ、社内にきっちり定着化させるための最初の一歩です!