内容紹介

“脱Excel”で実務力アップ！

Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。

本ムックでは、これらのライブラリの使い方から実践的なデータ分析のプログラミング方法、そして統計学の基礎知識を学べます。

まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します（第1章）。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」（第2章）、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」（第3章）を使ってみます。

データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します（第4章、第5章）。

さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう（第6章）。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です（第7章）。

基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラム（第8章）や、検索エンジンのプログラム（第9章）を作ります。

本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう！


≪目次≫
第1章　「Anaconda」開発環境構築ガイド
「conda」を使ってライブラリをすっきり整理！

第2章　Python数値計算ライブラリ「NumPy」入門
データ分析で必須の知識を学ぼう！

第3章　Pythonライブラリ徹底攻略
Part1 データ分析・整形に使うpandas 前編／後編
Part2 グラフ作成に使うMatplotlib 前編／後編

第4章　11個のキーワードで学ぶ統計学入門
Pythonのプログラムで理解を深める

第5章　Pythonで学ぶ統計 記述統計編／推測統計編
身近なデータを使って分析しよう

第6章　機械学習アルゴリズム事始め
数式が苦手な人でもザックリわかる

第7章　データサイエンス時代のSQL
基本編／データ分析編

第8章　Pythonで理解する財務分析
企業の財務情報を分析しよう

第9章　「Elasticsearch」と「kibana」で検索エンジン開発とデータ分析
Pythonで体験するデータ分析基盤入門