データ分析の経験者、実務者向き

この本は、
Pythonを使って本格的なデータ分析をする際に必須となる外部ライブラリである、
IPython、
NumPy、
pandas、
matoplotlibについての導入的な解説書です。

この本は以下のような本ではありません。

・Pythonを使ってデータ分析の基礎や方法について学ぶ
・Pythonを使ったデータ分析の実際について豊富な事例とともに学ぶ
本の具体的な構成をみてみると、
全435ページのうち、

・導入、
使用ライブラリの概略、
セットアップについて (1章)　14ページ
・IPythonについて (3章)　38ページ
・NumPyについて (4, 12章)　76ページ
・pandasについて (5~7, 9, 10章)　214ページ
・matoplotlibについて (8章)　32ページ
・具体的なデータ分析事例 (2, 11章)　62ページ
という配分となっています。
つまり8割がひたすらライブラリの説明ということです。

その説明は、
データ分析の際に必要となる主な機能について、
数行〜十数行のコードサンプルとともに説明するというものです。
言い換えれば、
読んで楽しいようなものではない、
ということでもあります。

この本は、
すでに他の環境やツール、
プログラミング言語等でデータ分析の経験があって、
Pythonへの移行を考えている人、
または経験のあるなしに関わらず、
いま目の前に分析すべきデータがあって、
それをPythonを使って分析しようと試行錯誤している人が読んで、
初めて意味がある内容だと思います。
データ分析の基礎や経験、
必要性がない人が読んでも、
いったいそのライブラリのその機能がなぜ必要なのか、
そのコードサンプルが何をしているのか、
さっぱりわからないのではないでしょうか。

データ分析の経験も基礎もない人は、
まずは他の環境や言語ででもいいので、
データ分析そのものについて勉強して、
できれば具体的な事例やプロジェクトにも取り組んでから、
この本に進むのがよいと思います。