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Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit‐learnをカバーします。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。

目次 ：1章 IPython:Pythonより優れたPython(シェルかnotebookか;IPythonのヘルプシステムとドキュメント ほか);2章 NumPyの基礎(Pythonのデータ型について;NumPy配列の基礎 ほか);3章 pandasを使ったデータ操作(pandasのインストールと使用方法;pandasオブジェクトの基礎 ほか);4章 Matplotlibによる可視化(Matplotlibの基礎知識;同じ結果を得る2つのインターフェース ほか);5章 機械学習(機械学習とは?;scikit‐learnの紹介 ほか)

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