前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

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  • 技術評論社
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  • Amazon.co.jp ・本 (336ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784774196473

感想・レビュー・書評

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  • データ分析をする際には手元に置いておきたい一冊。
    よく整理されていて、実践的で良い。

  • 前処理について体系的に書かれているが、SQL、R、Pythonと3種類の言語を取り上げて書かれているためか、広く浅いという印象。参考になった点も多くあったが個人的にはPythonに限定してあるとよいと思った。欠損処理、カテゴリ変数の数値化については理論的なところをもう少し深堀りしてもらうとよいと思う。

  • データ扱う前にやる実践処理。
    具体的なシチュエーションでやれることを紹介。
    SQLはこんなにもwindow関数を使いこなすものと知らずできる範囲の広さに学び。
    Rよりpython側での処理を読んだが、ありうるシチュエーションばかりでためになった。

  • ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門

    10年戦えるデータ分析入門SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く

    Rプログラミング本格入門

    統計学入門 東京大学出版会

    RstudioではじめるRプログラミング入門

  • 東京大学農学生命科学図書館の所蔵情報(紙媒体)
    https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_link/bibid/2003416877

  • うーん。きれいなコードを書きましょう、的な本。
    唯一いいと思ったのは自然言語処理向け前処理に使えそうなところ。やる予定ないのですが。

  • 表紙からして、めっちゃ堅い本かと思ってたのに、ユーモアもあって読みやすかった。

    SQLの行間が気になった。行間ない方が読み易いんじゃないかな?

    Rについてはほぼ読んでない、、、SQLとPythonで十分だろ?と勝手に思ったので。

    この場合はこうやった方がいいよ、でもここは注意してねっていう書き方がとてもよかった。

    Awesomeって普段使いしてる人には会ったことないけれど、Awesome!って言いたくなった(笑)

    通勤電車で読んでたけど、本が重かったなぁ

  • SQLは分かるので、RとPython プログラムの比較が記載されてるのがありがたい。

  • 類書がぽろぽろ出てきたけど

    安心の「ホクソエム」ブランド!
    流行におもねらず本当に必要なことを正しい裏付けで明かしてくれる
    ドヤ顔もせずに

    早速1つ実務で使った

    なんかさー1つの言語でゴリゴリ無理書きしようとするヒト多いよね
    言語はそれぞれ得手不得手があるんだからさ
    本書はこれはSQLでこれはRでPythonでって明示しているのも好感

  • [技術書・ビジネス書大賞] 2019年技術書部門ベスト10入り

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