Pythonを使って、はじめてでも実務レベルのデータ分析スキルが身につく1冊です。
データの取得・加工・可視化といった基礎から、機械学習、さらにはAIを活用した効率的な分析手法まで、段階的に学べます。
現場でよく見かける、情報が抜けていたり記録ミスが含まれていたりする汚いデータ の扱い方も解説しています。理想的なデータだけでなく、現実的な課題に対応できる力が自然と身につきます。また、分析して終わりではなく、「次に何をすべきか」を予測・提案するところまで踏み込んで解説しているのも特徴です。

【本書で身につくこと】
データ分析に必要な一連の流れ（取得・加工・可視化・評価）
実務で役立つ数学・統計・機械学習の基礎知識
AIを使った、半自動かつ効率的なデータ分析の進め方
結果をもとに、次のアクションを考えるための思考プロセス

【こんな方におすすめ】
データサイエンティストを目指している方
仕事でデータ分析を求められている方
Pythonは初心者だが、手を動かしながら実践的に学びたい方

【本書の主な特徴】
手を動かしながら、その場で試せる！
100を超えるハンズオン形式のメニューで、読みながら、コードが身につきやすい内容です。

面倒な環境構築は不要！
Google提供のクラウドベースのPython開発環境に対応しているため、環境設定に躓きません。
もちろん、ローカル環境でのセットアップ方法も解説しています。

数学・統計の「なぜそうするのか」がわかる！
難解な理論ではなく、分析に必要な最低限のポイントに絞って解説。
手法の裏側にある考え方がわかるので、ツールに振り回されないスキルが身につきます。

AIを味方にデータ分析を半自動化！
基本を押さえたうえでAIを活用するからこそ、AIの長所を最大限に引き出せます。
AIに任せる部分と、自分で考えるべき部分の切り分け方まで学べます。

データ処理の基礎
第1章　データの全体像～ECサイトのデータから把握しよう～
第2章　データの加工、可視化～コーヒー店のデータから本質を見抜こう～
第3章　データの前処理～アンケートの汚いデータをきれいにしよう～

統計と機械学習
第4章　データの統計的な見方～ECサイトの売上向上戦略を実践しよう～
第5章　シンプルな機械学習～不動産データから物件の価格を予測しよう～
第6章　実践的な回帰分析～複数の条件も含めて物件の価格を予測しよう～
第7章　行動の分類分析～サービスプランの移行ユーザーを予測しよう～
第8章　特徴のクラスタリング～最適化されたコンテンツを提供しよう～

データ分析のAI活用
第9章　生成AIと協力～データセキュリティを守りながら分析しよう～
第10章　生成AIとの対話～より良い売上予測モデルを作ろう～
第11章　AIエージェントで半自動化～データ分析を効率化しよう～