実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。

数多いPythonライブラリの中でも、データ解析の用途で大きな存在感を示すのが「pandas」です。そしてこのpandasのコミッターを務めるのが、sinhrksこと堀越真映さん。コミッターが感じるOSSのありよう、そしてPythonらしさを教えてもらいました。

需要が高まるデータサイエンティストというロールですが、業務の定義や、必要スキルは一体どのようなものでしょうか。3名のデータエンジニア／アナリストに実践から得た答えを聞きました。

Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。

ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。