よくわかるPython3入門②NumPy・Matplotlib編 – データ分析・機械学習に欠かせない基本をマスターしよう

本書は「よくわかるPython3入門」シリーズの第２弾で、主に科学技術計算でよく使われるNumPy（ナンパイ）やグラフ描画に使われるMatplotlib（マットプロットリブ）というライブラリを解説したものになります。

「よくわかるPython3入門」シリーズの第１弾の基礎編をまだご覧になられておられない方は、そちらから始められることをお勧めします。

近年、企業が円滑にビジネスを進める上で取り扱うデータ量は急増し、本格的なビッグデータ時代の到来がさけばれています。それに伴い、これらビックデータを分析しビジネスに活用するデータサイエンティストの需要も高まっており、各企業では、データサイエンティストの育成に力を入れたり、高額な給与で採用したりと、人材不足に対応する動きが盛んになってきています。

データサイエンティストに欠かせないスキルの１つが、データ分析、ディープラーニング、機械学習などに必要となるプログラミングのスキルです。その中でも、Python（パイソン）に関する知識は必要不可欠となります。

Python（パイソン）は、直観的で非常にわかりやすいプログラミング言語で、シンプルに記述することができ、初心者でも大変学びやすい言語です。

また、たくさんのライブラリと呼ばれる再利用可能なプログラムが公開されていて、これらのライブラリを使って、比較的簡単に高度な機能を実現することができます。AIに関連するライブラリも数多くあり、機械学習、ディーブラーニングやデータ分析の分野でも広く使われています。

Pythonの開発環境だけで無く、これらの非常に便利なライブラリがインターネット上で無料で提供されており、費用をかけずに始めることができます。

この本では、今後データサイエンスや機械学習、AIを学習していきたいと考えている方へ向けて、それらの知識の習得に欠かせないPythonの基本的なトピックに重点を絞り、チュートリアル形式で解説していきます。プログラミング未経験者や初心者でもわかりやすいよう、丁寧に解説していきます。特にPythonでデータ分析・AI・機械学習を学ぶ上で欠かせない基礎となる重要な事項を取り上げています。

 
【　目次　】
第1章. 環境準備
この章では、Pythonを始めるにあたって欠かすことのできない、環境構築の方法について、初心者でもわかりやすいよう、１つ１つの手順を追って、丁寧に説明しています。是非この記事を元にPythonの開発環境を準備し、プログラミングにチャレンジしてください。

第2章. 基本操作
第1章で準備した開発環境について、今後の章の理解に必要となる基本的な操作の説明をしています。

第3章. NumPyでベクトル・行列計算
NumPy（ナンパイ）は、ベクトルや行列などを効率的に数値計算するための数学関数ライブラリを提供します。ここでは次のようなトピックについて解説していきます。
・NumPyでのベクトル、行列の作成方法
・連続した配列の自動作成
・ランダムな数値を含む配列の自動作成
・NumPyでの行列の計算方法
・NumPyでの配列のインデックス
・NumPyでの配列の更新
・NumPyの数値計算用関数
・whereで条件に応じたデータを抽出
・NumPyでのファイル操作関数

第4章. Matplotlibでグラフの描画
Pythonのグラフの描画に欠かせないのが、Matplotlib（マットプロットリブ）になります。Matplotlibは、Pythonのグラフ描画用ライブラリで、様々なグラフを作成し、データを可視化することができます。この章では、次のトピックを解説していきます。
・Matplotlibで折れ線グラフの描画
・Matplotlibで棒グラフの描画・
・Matplotlibで円グラフの描画
・Matplotlibで散布図の描画
・Matplotlibで複数のグラフを並べて表示

[文字数 / ページ数] 約20,500 / 約130ページ

[著者紹介] 清水　義孝　（しみず・よしたか）
データサイエンティスト
1973年生まれ。
小学生の頃からプログラミングに興味を持ち、MSXでベーシックを習得し、ゲームの自作に夢中になる。

大学卒業後は、某大手IT企業でシステムエンジニアとして、数々のデータウェアハウス、データ分析基盤の導入に携わる。その中で、データ分析に興味を持ち始め、データ分析には、ITの知識、スキルだけでなく、ビジネスに関する深い知識やスキルが必要だと感じる。

論理・仮説思考力、統計・定量分析、プレゼンなどのスキル、ファイナンス・マーケティングなどのビジネスの知識を習得すべく、海外のビジネススクールに通いMBA（経営学修士）取得。

その後、某大手製造業でデータサイエンティストとして、ビックデータの分析に携わる。
データ分析、プログラミングに関して、初心者に役立つ情報を発信すべく、2018年よりWebサイト「Pythonで学ぶデータ分析・AI・機械学習」（　https://ai-inter1.com/　）の運営を始める。