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書誌情報サマリ

書名

データサイエンス

著者名 ジョン・D.ケレハー／著 ブレンダン・ティアニー／著 今野紀雄／監訳
出版者 ニュートンプレス
出版年月 2020.1
請求記号 0076/06740/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237535463一般和書１階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0076/06740/
書名 データサイエンス
著者名 ジョン・D.ケレハー／著 　 ブレンダン・ティアニー／著 　 今野紀雄／監訳
出版者 ニュートンプレス
出版年月 2020.1
ページ数 299p
大きさ 19cm
ISBN 978-4-315-52203-7
原書名 原タイトル:Data science
分類 007609
一般件名 データマイニング 　 機械学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 データサイエンスとはなにか。データとは、データセットとはなにか。標準的なデータサイエンスのタスクや、プライバシーと倫理、今後の動向と成功の原則など、ITビジネスを成功に導くデータ分析のすべてを解説。
書誌・年譜・年表 文献:p285〜293
タイトルコード 1001910095144

要旨 言語をより深く理解し、達人の経験に学び、一歩進んだＰｙｔｈｏｎスキルを身に付ける！マルチスレッドやメモ化といった高度なトピックを幅広くカバーし、ＡＰＩの設計やデータベースの扱いなど、言語自体をより深く理解するためにＰｙｔｈｏｎの内部を学びます。また、プロジェクトの開始方法から始めて、バージョン管理、コーディングスタイル、自動チェックなどのトピックについて解説します。配布用にソフトウェアをパッケージ化する方法、パフォーマンスを最適化する方法、適切なデータ構造を使用する方法、関数を効率的に定義する方法、適切なライブラリを選択する方法についても学習します。さらに、効果的なデコレータとメソッド（抽象メソッド、静的メソッド、クラスメソッドなど）の作成と使用、ジェネレータや純粋関数を使用した関数プログラミング、抽象構文ツリー（ＡＳＴ）による洗練された自動チェックを導入する方法、動的パフォーマンス分析を適用してコード内のボトルネックを特定する方法、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬを使用してデータを効率的に管理する方法も取り上げます。
目次 プロジェクトを開始する
モジュール、ライブラリ、フレームワーク
ドキュメントの作成とよいＡＰＩプラクティス
タイムスタンプとタイムゾーンの処理
ソフトウェアの配布
ユニットテスト
メソッドとデコレータ
関数型プログラミング
ＡＳＴ、ＨＹ、Ｌｉｓｐライクな属性
パフォーマンスと最適化
スケーリングとアーキテクチャ
リレーショナルデータベースの管理
コーディングを減らしてコードを増やす
著者情報 ダンジュー，ジュリアン
　２０年近くにわたってフリーのソフトウェアハッカーとして活動し、１２年前からＰｙｔｈｏｎでソフトウェア開発を行っている。現在は、分散クラウドプラットフォームＯｐｅｎＳｔａｃｋのプロジェクトチームリーダーを務めている。ＯｐｅｎＳｔａｃｋは２５０万行のＰｙｔｈｏｎからなる最大規模のオープンソースＰｙｔｈｏｎコードベースを持つプラットフォームである。クラウドの構築に携わる前はすばらしいウィンドウマネージャを作成しており、ＤｅｂｉａｎやＧＮＵ　Ｅｍａｃｓなど、さまざまなソフトウェアに貢献している(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)
寺田 学
　Ｐｙｔｈｏｎ　Ｗｅｂ関係の業務を中心にコンサルティングや構築を行う株式会社ＣＭＳコミュニケーションズ代表取締役。２０１０年から国内のＰｙｔｈｏｎコミュニティに積極的に参画し、ＰｙＣｏｎ　ＪＰの開催に尽力した。２０１３年３月からは一般社団法人ＰｙＣｏｎ　ＪＰ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎの代表理事を務める。その他のＯＳＳ関係コミュニティの主宰またはスタッフとして活動中。一般社団法人Ｐｙｔｈｏｎエンジニア育成推進協会顧問理事として、Ｐｙｔｈｏｎの教育に積極的に関連している。最近はＰｙｔｈｏｎの魅力を伝えるべく、初心者向けや機械学習分野の講師を精力的に務めたり、Ｐｙｔｈｏｎをはじめとした技術話題を扱うポッドキャストを配信中(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)


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