内容紹介

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◆仮説の答えを探る。◆

「Pythonで実践へアウトプットする」をテーマに、いまのデータ可視化・データ分析を学ぶ本。

　データ可視化は、複雑なデータを人が見てわかる表現に変換できる技術です。現実のデータは想像を超える複雑さがあり、扱う量も巨大です。本書・下巻は、現実に即した複雑かつ膨大なデータセットを対象とし、実践を見据えたデータ可視化の世界へと踏み込みます。

下巻は可視化手法のリファレンスと実践ハンズオンの二部構成です。最終的に「メディア展開」というテーマに解説を集約していきます。マンガ・アニメ・ゲームを筆頭に、コンテンツが発展・浸透する局面を考えると、メディア展開は、いま、そしてこれから先も、多くの人にとって関心のある重要なテーマの一つと言えるでしょう。さらには、業界を限定せず、複数の領域を横断しながら目の前の現実や予測を描き出す力・技術は、まさにいま注目を集めているスキルです。

　実践で求められる、データに対して自ら問いを立てる「問う力」と、分析の過程や結果を自身で捉え、他者に届けるための「伝える技術」を磨く1冊をお届けします。

■こんな方におすすめ

・実用につながるデータ可視化・データ分析について基本から知りたい初学者の方々

・Pythonによるデータ可視化・データ分析に興味をお持ちの方々

・データ分析・データ可視化分野でステップアップしたい方々

・データサイエンスでオリジナリティを発揮したい方々

・日本のデータサイエンス教育や教育機関の「情報」科目に携わっている方々

■目次

1章 〈量〉を見るための可視化手法　数字より伝わる表現を目指して

2章 〈分布〉を見るための可視化手法　粗すぎず、でも細かすぎず

3章 〈内訳〉を見るための可視化手法　相対と絶対を使いこなす

4章 〈関係〉を見るための可視化手法　XとY、縦と横、原因と結果

5章 データ取得・前処理・基礎分析の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン?］最後の旅の支度

6章 データ可視化の実践スキル　［メディア展開データによるハンズオン?］この旅で得たものすべて

■著者プロフィール

Kakeami　かけあみ：都内マーケティング会社で数理モデルの研究に従事する傍ら、ジョージア工科大学大学院で計算機科学を専攻。少年時代はマンガ家に憧れ、現在はデータ分析という形で日本のポップカルチャーに向き合う。難解な概念を身近なデータで解き明かし、学習者が直面する理論と実践の壁を取り払うことを目指す。二児の父。