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ITエンジニアとして自分が知らなかったことをまとめています

手を動かすはじめの一歩に最適 / Python実践データ分析100本ノックを読了した

去年からデータ分析に関係する勉強を始めている。理論的なことと実践での動きについて学ぶことができているが、なかなか手を動かすことができていなかった。知識ばかりが先行し頭でっかちになってしまっていた自分は手を動かして学ぶ事ができるものを探していて、今回は紹介してもらった「Python実践データ分析100本ノック」を実践した。今回はこの本の感想を書きたい。

Python実践データ分析100本ノック | 下山 輝昌, 松田 雄馬, 三木 孝行 |本 | 通販 | Amazon

Python実践データ分析100本ノックとは

Python実践データ分析100本ノック」は、Pythonを使ったデータ分析を実戦形式で学べる本で、タイトル通り100個分の課題がある。章は10で分かれていて、各10個ずつの問題が入っている。章の流れも、最初はデータを確認したり整形したりといった簡単なものから最後は画像分析や自然言語まで幅広く扱われている。大きくデータ分析の流れが知りたかった自分としては内容が合っていたが、画像分析や最適化問題といった特定の分野のデータ分析を詳しく知りたい人にとっては少し物足りない内容になると思う。

また、サンプルデータとサンプルコードもしっかり用意されているので、時間がない人は本を読みながらコードを流していくだけでも勉強になると思う。自分は写経しながら読んでいった。

目次

  • 第1部 基礎編 データ加工
    • 第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック
    • 第2章 小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック
  • 第2部 実践編① 機械学習
    • 第3章 顧客の全体像を把握する10本ノック
    • 第4章 顧客の行動を予測する10本ノック
    • 第5章 顧客の退会を予測する10本ノック
  • 第3部 実践編② 最適化問題
    • 第6章 物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック
    • 第7章 ロジスティクス・ネットワークの最適設計を行う10本ノック
    • 第8章数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック
  • 第4部 発展編 画像処理/言語処理
    • 第9章 潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック
    • 第10章 アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック

購入前の注意点

1点注意が必要な部分があり、この本はデータ分析の実践向けの内容に絞っているこので、Pythonを始めJupyter Notebook、各種ライブラリをインストールする手順は割愛されている。このあたり、自分で環境がセットアップできるレベルの人で無いと本書は活用できず無駄になってしまう。自分はGoogle Colaboratoryを使って実践していったが、画像の分析以外は特段問題なく実行ができた。画像の分析は、自分が現在取り組みたいものではなかったので詰まって以降は本文を読むだけになり問題解消までは動いていない。

良かった点

データの内容確認を毎回おこなっている

各章の最初に必ずデータを読み込む処理をおこなっているが、そこでしっかりデータを確認しているのが良かった。 各章なので100本中10回おこなうことになり、途中で少し冗長なのでは?と疑問にもなったが、「データ分析をおこなう上でデータがどうなっているか最初に確認することが大切」というメッセージを最終的には感じた。

細かい技術の話をしていない

これはメリットでもあり、デメリットでもあるのだが、自分としてはメリットだと思ったのでこちらに寄せた。 冒頭にも書いたが、自分は用語の意味や技術的な話は頭に入っていて、それらを実践で使うには…という具体例がほしい段階だった。 そういう背景もあり、本を読んでいる中で技術的な説明が詳細に書かれているよりかは実践的な話を多く見聞きしたかったので、省かれていた面は嬉しかった。

欲しかった点

本書からのステップアップ

この本は、実践としてデータ分析していく流れを取り扱い、初学者が迷ったときに戻ってくる本という位置づけを感じている。 なので、この本を読み終わった後の次のステップをかいてあるともっと良かったと感じた。 例えば、この章の内容はKaggleのこの問題とマッチしているので取り組みやすいとか、この分野を深堀りしていきたければこの本が良いといった内容だ。

まとめ

Python実践データ分析100本ノックを読了した。 発展編を除いたとしても80本を4週間でおこなえば十分余裕を持っておこなえると思う。 データ分析をしたいが、何をしたら良いかわからない人にはおすすめの1冊と言える。

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