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  • Python実践機械学習システム100本ノック

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Python実践機械学習システム100本ノック 単行本 – 2020/12/1

5つ星のうち4.0 (89)
■■内容紹介
リアルな機械学習が、データ活用プロジェクト成功の鍵。2万人が読んだ『Python実践データ分析100本ノック』に続編が登場!

■狙い
本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、小規模ではありますが継続的にデータ分析や機械学習を回す仕組みを構築していきます。

本書の100本ノックを解くことで、パソコン1台で施策を意識した仕組みが構築でき、データ活用プロジェクトを社内外に浸透・定着させ、文化を醸成するための最初の一歩を踏み出せるようになるはずです。本書だけでは、大規模なシステムや、様々なツールを使えるようにはなりませんが、データ活用プロジェクトを立ち上げ、きっちりと定着化させていきたいと思っている読者の方には、最初の一歩としてきっと役に立つのではないでしょうか。

■構成
本書は、データ分析システムと機械学習システムの二部構成です。

第1部ではデータ分析を行い、その結果を施策につなげるための仕組みを構築します。
データの加工から始まり、まずは探索的にデータを可視化します。また、データ可視化のダッシュボードを作成し、様々な角度から分析できるよう工夫します。そこで得られた知見は、施策につながるExcel形式のレポートとして表現します。最後に、データが継続的に更新できるようにフォルダ構成等を整理し、小規模な仕組みとして仕上げます。

第2部では、機械学習のモデルと、そのモデルを施策につなげる仕組みを構築します。
機械学習用のデータ加工の後に、機械学習モデルの構築や評価を行います。その後、機械学習の予測結果を施策につなげるレポーティングを実施します。そして、継続的にデータが更新されることを想定した「機械学習システム」を構築します。

■■目次
■第1部 データ分析システム
第1章 分析に向けた準備を行う10本ノック
第2章 データを可視化し分析を行う10本ノック
第3章 可視化の仕組みを構築する10本ノック
第4章 レポーティングする仕組みを構築する10本ノック
第5章 分析システムを構築する10本ノック

■第2部 機械学習システム
第6章 機械学習のためのデータ加工をする10本ノック
第7章 機械学習モデルを構築する10本ノック
第8章 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
第9章 小規模機械学習システムを作成する10本ノック
第10章 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

■■練習するライブラリ:データ加工(Pandas)/可視化(Matplotlib、seaborn、OpenPyXL)/機械学習(scikit-learn)
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  1. 本の長さ
    316ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    秀和システム
  4. 発売日
    2020/12/1
  5. 寸法
    14.8 x 1.9 x 21 cm
  6. ISBN-10
    479806341X
  7. ISBN-13
    978-4798063416
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商品の説明

著者について

■下山輝昌
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社 アイキュベータを共同創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性 や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。

・共著『Tableauデータ分析~実践から活用まで~』『Python実践データ分析100本ノック』(秀和システム)。

■三木孝行

ソフトウェア開発会社に勤務し、大手鉄道会社、大手銀行等の大規模基幹システムの開発を統括。システム・ITにおける、要件定義、設計、開発、リリースまで全工程を経験。2017年に最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、合同会社アイキュベータを共同創業。データ分析やAIにおけるコンサルティングやシステム開発プロジェクトを推進し、事業拡大を行っている。特に、要件が定まる前の段階の顧客に対して、顧客と一体となって様々な視点から最適な技術を設計し、実証実験を推進していく部分に強みを持つ。また、プログラミングスキルについては、独学で各種言語を習得し、C言語より高水準の言語を扱える。

・共著『Python実践データ分析100本ノック』(秀和システム)。

■伊藤淳二
携帯電話会社のバックオフィスに従事し、当時課題であった業務効率化 / 情報連携ツールを独自に開発したことをきっかけにシステム開発の喜びを知る。それを契機に、システムエンジニアとして本格的に転身した後、鉄道系や電力系の基幹システム開発等に従事。要件定義から設計、開発、運用までの各工程で力を発揮。現場目線で提案できるエンジニア兼プロジェクトマネージャとして、数々の案件を成功に導く。その後、AIコンサルティング・データアナリティクスを行う合同会社アイキュベータに合流。これまでの経験を活かし、現場目線を重視したAI導入を推進し、AIシステム開発、データ分析に関する数多くの案件を牽引している。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 秀和システム
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/12/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 316ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 479806341X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4798063416
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 420 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 14.8 x 1.9 x 21 cm
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 342,534位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 (89)

著者について

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  1. 下山輝昌

    下山輝昌

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    株式会社Iroribi 代表取締役。日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社 Iroribiを創業。人工知能、Internet of Things(IoT)、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる。

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カスタマーレビュー

星5つ中4つ
89グローバルレーティング

上位レビュー、対象国： 日本

  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち5.0 実践的で役に立つ本だと思います。
    2021年11月11日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本Amazonで購入
    実用的な内容になっています。
    コードの行数が多いと感じるかもしれませんが、応用のきくコードばかりなので地道に理解していくことで飛躍的に成長できると思います。
    7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち4.0 後半部分は、重複も多い。
    2025年2月26日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本Amazonで購入
    後半は重複も多く、前に出てきたコードをコピペする、もしくはちょっと変えるだけ、という個所が結構あった。自分の場合には、scikit-learnのバージョンが合わず、エラーが出た箇所も多かった。同シリーズAIモデルとも似ていて、そっちの方がコードは良く動いた。
    役に立った
     レポート
  • 晴
    5つ星のうち3.0 参考になる本でした。でも同じコードも多いです。
    2021年1月25日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    Jupyter Notebook の環境として、
    「Google Colaboratory + Google Drive」や 「Docker環境」を用意してくれていたのは助かりました。
    ローカルPCにJupyter環境を構築せず、手早く取り組み始めることができました。

    同じコードが何度か登場します。仕方がないとは思いますが…。
    あと、他の章からコードを流用する際は、せめて「この部分は以前同じものを書いた」とか「今回はこの部分を変えた」とか判別しやすいように少し工夫してもらいたかったです。
    同じコードに気づくのも、確認するのも疲れます。

    4章はコードが長いので、 Answer を実行した結果、出力されたExcelの中身とコードを見比べて終わりにしました。

    ９章「ノック86」でエラーが発生し、これに8時間以上取られてしまいました。
    他の章のコードを流用したのですが、その際に修正もれがあり、ml_base_data.csv に書き出す処理の実行後からおかしくなっていました。

    9章は「データ読み込み　→　加工　→　書き出し」の処理が復数あり、その過程で誤ったデータをファイルに書き出してしまう可能性があります。
    私がまさにこれで躓いてしまいました。

    まずはAnswerを実行して問題ないことを確認して、次に自分でコードを書いて作っていくというのが良かったかもしれません。
    19人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち5.0 初学者の独習書として優れている。
    2021年4月25日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本Amazonで購入
    1つの事例を1冊かけて丁寧に掘り下げており、機械学習やデータ分析の実際像が分かり易くなっている。前作より優れている。
    8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • カスタマーX
    5つ星のうち4.0 ChatGPTを併用で読み進められた
    2023年11月29日に日本でレビュー済み
    フォーマット: Kindle版 (電子書籍)Amazonで購入
    特定のデータセットを用いて前処理から機械学習プロジェクトの１例を実践した内容で，このような本の存在意義には共感します．しかし，登場する機械学習手法は少なく，コードの個々の文法や関数等に解説はほとんどありません．私はChatGPTに解説を求めながら何とか読破できました．
    4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • rmc8
    5つ星のうち3.0 answerのNotebookのコードでも意図通りに動かない
    2021年1月10日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本
    個人の所見として、Jupyterやデータ活用の入門書に近い感覚で受け止めていますが、ipywigets(7.5.1)の表示がうまくいかない状態です。
    解答のRepositoryの更新でまた状況が変わってくるかもしれませんが、ipywigetsの表示について検索しながら読み進める手間が生じています。書籍で勉強するメリットが弱まっているように思われるため、評価を下げました。自身で調べながら、時間がかかってでも勉強できるなら特に問題はないと思います。

    P69のコードを以下のように書き換えて、VSCodeで実行したらようやく表示はできましたが、先々の学習の優先度を再考する状態です。

    ```python
    from ipywidgets import Dropdown, interact

    dropdown = Dropdown(options=store_list)

    @interact(dd=dropdown)
    def order_by_store(dd):
    clear_output()
    display(dd)
    pick_data = order_data.loc[(order_data['store_name']==dd) & (order_data['status'].isin([1, 2]))]
    display(pick_data.head())
    ```
    13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち2.0 内容が雑
    2023年5月14日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本Amazonで購入
    Pythonを学ぶ上で参考になったが、以下の点に不満があります。
    ・表に新しいカラムを追加するコードのサンプル画像で、追加されている右端の列が見切れていてどうなっているのか分からなかった。
    ・データを4つのクラスタ（0〜3）に分類するコードの解説で「クラスタ4は...」と存在しないグループのこと書いていて、校正を十分していないのではと感じた。
    ・最初のピザ屋の売上データの分析の解説で正直大して差がないのに、無理やりこちらの方が大きいみたいな解説をしており、本に使用するサンプルとしては不適切に感じた。
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち4.0 実践データ分析100本ノックの続き
    2021年1月9日に日本でレビュー済み
    フォーマット: 単行本Amazonで購入
    実践データ分析100本ノックを既にやり終えた方で、
    コードを打ち込みながら理解したい人に最適な本です。
    また、他の機械学習の本のように、数式を必要とした題材は取り扱っていません。
    pythonの入門書ではありませんが、機械学習入門の位置づけだと思います。
    文系の方、数学が苦手な方でもこのシリーズは取り組みやすいと思います。
    17人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート