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@makaishi2
makaishi2 committed Dec 4, 2022
1 parent 600470a commit 441cec3
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Showing 3 changed files with 15 additions and 15 deletions.
26 changes: 13 additions & 13 deletions README.md
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　当サイトは、書籍「**最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析**」のサポートサイトです。
　本書は、人気のプログラミング言語「Python」で、データ分析プログラミングができるようになる本です。
　本書は、人気のプログラミング言語「Python」で、データ分析プログラミングができるようになるための本です。
　Python文法の初歩から解説しているので、初心者でも他書に頼らず、**本書1冊で Python によるデータ分析技術をマスター**できます！


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## 主な想定読者
本書は、次のような読者を想定しています。

1. データ分析をするためにPython文法から学習したい
1. データ分析をするためにPythonの文法から学習したい

2. Pythonの文法は理解したが、ライブラリの学習で止まっている
2. Pythonの文法は理解したが、pandasなどのデータ分析用ライブラリの学習で止まっている

3. ライブラリまで一通り学習したが、実際の分析テーマに対してどのように進めたらいいかがわからない
3. データ分析のライブラリまで一通り学習したが、実際の分析テーマに対してどのように進めたらいいかがわからない



## 本書の特徴
本書は、以下の3つ+1つの「ツボ」により「**最短コースでデータ分析技術を習得をできる『高速道路』**」を読者に提供します。
本書は、以下の3つ+1つの「ツボ」により「**最短コースでデータ分析技術を習得できる『高速道路』**」を読者に提供します。

* **必要十分な知識項目の精査**　(データ分析の「出る単」)

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　初心者にとってプログラミング習得時の高いハードルの一つは、「要件」をプログラムコードとしての「実装」に落とし込むことのイメージが持てない点です。
　本書では、**各節の最後にある演習問題**を通じて、**抽象的な「要件」を具体的な「実装」に落とし込む訓練を繰り返す**ことにより、この課題に対応します。

* **試行錯誤によろライブラリ関数機能の体得**
* **試行錯誤によるライブラリ関数の機能の体得**

　 データ分析で必要なライブラリ関数の細かい挙動を理解するためには、**トライアンドエラーを繰り返して実験・体験により理解する**のが第一です。
　本書ではGoogle Colabで動かすことを前提に、すぐに利用可能な実習コードが用意されていて、気軽に試行錯誤の実験ができます。

* **分析シナリオで洞察導出** (プラス・アルファのツボ)

　3章・4章では、**公開データセットの活用**で、**実業務に近い分析シナリオを提示**しています。
これらの例題を通じて、実際のデータ分析で最も重要な**洞察の抽出**がどんなものであるかのイメージを持つことが可能です。
　これらの例題を通じて、実際のデータ分析で最も重要な**洞察の抽出**がどんなものであるかのイメージを持つことが可能です。

## 書籍ハイライト紹介

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* **重要な文法は囲み記事で解説(1章)**
* **重要な文法は図で解説(1章)**

　1章のPythonプログラミング入門では、重要な文法は囲み記事で一つ一つの要素の意味を丁寧に解説します。
　1章のPythonプログラミング入門では、重要な文法は図で一つ一つの要素の意味を丁寧に解説します。

<div align="left">
<img src="images/fig1-1.png" width="350">
Expand Down Expand Up @@ -145,8 +145,8 @@ NumPyのインデックス参照は初心者にとってわかりにくい点の

* **NumPyブロードキャスト機能も図で説明(2章)**

　2章の「ライブラリ入門」の1節でNumPyを解説しています。
NumPyの特徴的な機能であるブロードキャスト機能も、その動作メカニズムを図で解説しています。
　2章のデータ分析ライブラリ入門編の1節でNumPyを解説しています。
　NumPyの特徴的な機能であるブロードキャスト機能も、その動作メカニズムを図で解説しています。

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<img src="images/fig2-3.png" width="400">
Expand All @@ -157,8 +157,8 @@ NumPyの特徴的な機能であるブロードキャスト機能も、その動

* **公開データセット用いたシナリオベースの分析(3章)**

3章では、実習の題材に極力公開データセットを用いて、実業務の分析シナリオに近いストーリーを作っています。
下記に「銀行マーケティング・データセット」から、営業対象の顧客層を分析した結果と、「ピッツバーグ・ブリッジ・データセット」のデータを箱ひげ図で分析し、保守対象の橋の選定をしている事例を示しました。
　3章のデータ分析ライブラリ中級編では、実習の題材に極力公開データセットを用いて、実業務の分析シナリオに近いストーリーを作っています。
　下記に「銀行マーケティング・データセット」から、営業対象の顧客層を分析した結果と、「ピッツバーグ・ブリッジ・データセット」のデータを箱ひげ図で分析し、保守対象の橋の選定をしている事例を示しました。

<div align="left">
<img src="images/chap3-1.png" width="800">
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2 changes: 1 addition & 1 deletion refs/faqs.md
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|章-節|ページ |質問　　　　　　　|回答|最終更新日|
|---|---|---|---|---|
|(全体)|(全体)|ローカルPCのAnaconda環境で実習を動かすことはできますか|プログラミング経験のない初心者でも実習を始めることができるよう、実習はGoogle Colabを前提とした詳細手順を書籍で記載しています。ある程度プログラミングやLinuxに習熟した方は、ローカルで動かすことも可能ですが、下記の事象が想定され、これらの事象に自力で対応できることが条件となります。<br><br>1. サポートページのリンクはGoogle Colabと連携して動かすことが前提のURLです。ローカルで動かす場合は、GithubのUIを用いてzip形式でリポジトリ全体をダウンロードするか、git cloneコマンドでローカルにリポジトリをPULLするかしてください。<br><br>2. 一部のNotebookでは、Colab導入先の仮想OSであるLinuxを前提としたコマンドが実行できることが必要です。具体的に利用しているコマンドはtail, wget, unzip, headなど。特にWindows PCで動かす場合は、それぞれのコマンドの目的を理解し、Winodwsでどのようにしたら代替可能かを考える必要があります。<br><br>3. ごく一部ですが、書籍内でGoogle Colab固有のUI機能の解説があります(2.4節など)そこをLocal PCのAnaconda上Jupyter Notebookの場合の話に読み替える必要があります。<br><br>4. 不足しているライブラリがあった場合、自力でライブラリの追加導入が必要です。このことに伴って、ライブラリ間のバージョン不整合の問題が発生する可能性があります。|2022-11-29|
|(全体)|(全体)|ローカルPCのAnaconda環境で実習を動かすことはできますか|プログラミング経験のない初心者でも実習を始めることができるよう、実習はGoogle Colabを前提とした詳細手順を書籍で記載しています。ある程度プログラミングやLinuxに習熟した方は、ローカルで動かすことも可能ですが、下記の事象が想定され、これらの事象に自力で対応できることが条件となります。<br><br>1. サポートページのリンクはGoogle Colabと連携して動かすことが前提のURLです。ローカルで動かす場合は、GithubのUIを用いてzip形式でリポジトリ全体をダウンロードするか、git cloneコマンドでローカルにリポジトリをPULLするかしてください。<br><br>2. 一部のNotebookでは、Colab導入先の仮想OSであるLinuxを前提としたコマンドが実行できることが必要です。具体的に利用しているコマンドはtail, wget, unzip, headなど。特にWindows PCで動かす場合は、それぞれのコマンドの目的を理解し、Windowsでどのようにしたら代替可能かを考える必要があります。<br><br>3. ごく一部ですが、書籍内でGoogle Colab固有のUI機能の解説があります(2.4節など)そこをLocal PCのAnaconda上Jupyter Notebookの場合の話に読み替える必要があります。<br><br>4. 不足しているライブラリがあった場合、自力でライブラリの追加導入が必要です。このことに伴って、ライブラリ間のバージョン不整合の問題が発生する可能性があります。|2022-11-29|



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2 changes: 1 addition & 1 deletion refs/index.md
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#### 1.6 関数呼び出しとメソッド呼び出し
#### 1.7 リストとループ処理
#### 1.8 タプルと集合、辞書
#### 1.9　関数定義
#### 1.9 関数定義
#### 1.10 やや高度なループ処理

### 2章　データ分析ライブラリ入門編
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