データサイエンス完全ガイド

データサイエンス完全ガイド

データサイエンスの実践的な手法を、実務で使える実装例とベストプラクティスとともに詳しく解説します。

1. データサイエンスとは

データサイエンスのプロセス

データサイエンスのプロセス
   ├─ データの収集
   ├─ データの前処理
   ├─ データの分析
   ├─ モデルの構築
   └─ 結果の解釈

2. データ分析

データの可視化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')

# データの可視化
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')
plt.show()

まとめ

データサイエンス完全ガイドのポイント：

• データ収集: データの収集方法
• 前処理: データの前処理
• 分析: データの分析
• 可視化: データの可視化

適切なデータサイエンスにより、データから価値を創出できます。