Polarsとpandasで学ぶ データ処理アイデアレシピ55 Ks情報科学専門書

★「この結果がほしい」が、驚くほど簡単に実現する！★

大注目の高速ライブラリPolarsと定番ライブラリpandasによるデータ処理が両方とも学べる！
知っておきたいテクニックが盛りだくさん！

【小野寺和樹氏（エヌビディア合同会社 シニアディープラーニングデータサイエンティスト）推薦！】
本書は、Pythonを扱うデータサイエンティスト必携の実践書です。
高速データ処理ツールPolarsの驚異的なパフォーマンスを活かした具体的な例を通じて、読者のデータ分析スキルを飛躍的に向上させます。
pandasとの比較や使い分けも丁寧に解説されており、現場で役立つ55のレシピが収録されています。
今度こそPolarsをマスターし、次世代のデータサイエンティストを目指すすべての人におすすめの一冊です。

【河合俊典氏（エムスリー株式会社　VPoE）推薦！】
機械学習エンジニア、データサイエンティストが扱うツールは、日々進化しています。
本書は、その最先端ツールの1つであるPolarsについて、まるで日本語チュートリアルであるかのように解説しています。
ドキュメントや技術ブログでは得られにくい、「いつカラムの操作をするのか」「交差検証をなぜ行うのか」などデータ分析の5W1Hを抑えながら、体系的にPolarsを学べる一冊になっているなと感じました。
Polarsって何？という方、Polarsに対して尻込みしていたすべての方におすすめの一冊です！

【主な内容】
準備編
1日目　pandasの概要
2日目　Polarsの概要

特訓編
1日目　データの確認：Recipe01-09
2日目　データの操作：Recipe10-14
3日目　データの抽出：Recipe15-26
4日目　データの加工：Recipe27-39
5日目　データの集計：Recipe40-43
6日目　時系列データの処理：Recipe44-48
7日目　遅延評価：Recipe49-51
8日目　実践パイプライン：Recipe52-55

【著者紹介】
冨山吉孝 : ２０１５年に大阪大学工学部電子情報工学科を卒業後、大手通信会社にてインフラエンジニアに従事する。その傍ら機械学習技術やシステム開発に興味を持ち、社内起業プロジェクトにてＡＩレコーディングアプリの開発・リリースをリード、Ｋａｇｇｌｅでは２０２２年にＫａｇｇｌｅ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ　Ｍａｓｔｅｒの称号を獲得した。イベントやコミュニティの企画や運営にも積極的に携わり、２０２３年日本大学文理学部北原研究室との共催で自動作曲コンテストの「ＡＩミュージックバトル『弁財天』」を開催したほか、Ｐｏｌａｒｓの日本語コミュニティ“Ｐｏｌａｒｓ−ｊａ”の立ち上げに関わる

早川裕樹 : ＩＴエンジニアとしてキャリアをスタートし、Ｋａｇｇｌｅとの出会いをきっかけにデータ分析の世界に浸る。電車の中やキャンプ場など、場所を問わずＫａｇｇｌｅをするほどのめり込み、２０２２年にはＫａｇｇｌｅ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ　Ｍａｓｔｅｒの称号を獲得した。データ分析コンペを愛するあまり、個人でもデータ分析コンペ「ｙｕｋｉＣｕｐ」を開催。現在は、ＩＴコンサルティング企業にて、データ利活用案件を主に担当し顧客が抱える課題解決に向けて日々奮闘中

齋藤慎一朗 : ２０１５年に東北大学大学院工学研究科を修了。大手日系ＳＩｅｒでシステムエンジニアとして数年の経験を積んだ後、データサイエンティストとしてのキャリアをスタート。機械学習技術の面白さに目覚める。電力、保険、航空など多岐にわたる業界の企業に対するデータ分析業務に従事。その後、特定のプロダクトに情熱を注ぎたいと考え、ＳａａＳ企業の研究開発職に就く。現在は、自然言語処理技術の研究開発およびプロダクトへの適用に従事。Ｋａｇｇｌｅ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ　Ｅｘｐｅｒｔ（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）