Python実践機械学習システム100本ノック

データ活用プロジェクト成功のカギは、「仕組化を意識した、継続性のある小規模システム」！データの加工から可視化・機械学習モデルの構築と評価、レポーティングの実施。最終的には、継続的なデータ更新を想定した「機械学習システム」を構築！データ加工（Ｐａｎｄａｓ）／可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｅａｂｏｒｎ、ＯｐｅｎＰｙＸＬ）／機械学習（ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ）を練習。現場で活きるデータ活用！

目次 : 第１部　データ分析システム（分析に向けた準備を行う１０本ノック/ データを可視化し分析を行う１０本ノック/ 可視化の仕組みを構築する１０本ノック/ レポーティングする仕組みを構築する１０本ノック/ 分析システムを構築する１０本ノック）/ 第２部　機械学習システム（機械学習のためのデータ加工をする１０本ノック/ 機械学習モデルを構築する１０本ノック/ 構築した機械学習モデルで新規データを予測する１０本ノック/ 小規模機械学習システムを作成する１０本ノック/ 機械学習システムのダッシュボードを作成する１０本ノック）

【著者紹介】
下山輝昌 : 日本電気株式会社（ＮＥＣ）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。２０１７年に合同会社アイキュベータを共同創業

三木孝行 : ソフトウェア開発会社に勤務後、２０１７年合同会社アイキュベータを共同創業。データ分析やＡＩにおけるコンサルティングやシステム開発プロジェクトを推進し、事業拡大を行っている。特に、要件が定まる前の段階の顧客に対して、顧客と一体となって様々な視点から最適な技術を設計し、実証実験を推進していく部分に強みを持つ。また、プログラミングスキルについては、独学で各種言語を習得し、Ｃ言語より高水準の言語を扱える

伊藤淳二 : 携帯電話会社のバックオフィスに従事し、システムエンジニアに転身した後、エンジニア兼プロジェクトマネージャ。その後、合同会社アイキュベータに合流（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）