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INDEX
Pythonで完全データサイエンス 基本から応用まで
Chapter 1: データサイエンスの基本
1.1 データサイエンスとは何か
- データサイエンスの定義
- データサイエンスの重要性と用途
- データサイエンスの歴史と発展
- データサイエンティストの役割とスキルセット
- データサイエンスとビジネスの関わり
1.2 データの種類とその扱い
- 構造化データと非構造化データの違い
- 定量データと定性データの分類
- 時系列データとその分析方法
- カテゴリカルデータの扱い方
- 大規模データとストリームデータ
1.3 Pythonでのデータ処理環境の準備
- Pythonの基礎知識とライブラリの紹介
- NumPyとPandasの基本的な使い方
- Jupyter Notebookの導入と便利機能
- 仮想環境の構築と管理
- データサイエンスでのGitの活用法
Chapter 2: データの取得と前処理
2.1 データの取得方法
- CSVファイルの読み込みと保存
- Excelデータの読み込みと操作（OpenPyXL）
- Webスクレイピング入門（BeautifulSoup）
- APIを使ったデータの取得（例：Twitter API）
- SQLデータベースからのデータ取得
- 大規模データベースとの連携（NoSQL, Hadoop）
2.2 データクリーニング
- 欠損データの検出と処理方法（削除、補完）
- データの重複を検出し、削除する方法
- 異常値の検出と処理（Zスコア、四分位範囲）
- テキストデータのクリーニング（正規表現、ストップワード除去）
- データの標準化と正規化の違い
- 日付データと時刻データの処理
2.3 データの整形と変換
- データ型の変換（文字列から数値、日付）
- カテゴリカルデータのエンコーディング（One-hot, Label encoding）
- データのフィルタリングと条件付き選択
- データの並べ替えとランキング作成
- 複数のデータセットのマージと結合（内・外・左・右結合）
- ピボットテーブルとデータの集約
Chapter 3: データの可視化
3.1 基本的なグラフ作成
- Matplotlibによるグラフ作成の基礎
- Pandasを使ったシンプルなプロット
- Seabornを使ったデータの視覚化
3.2 グラフのカスタマイズ
- 軸のラベルとタイトルの設定
- 凡例の作成と配置のカスタマイズ
- グラフのスタイルとテーマの設定
- 色、フォント、マーカーの調整
3.3 高度なグラフ作成
- 散布図、ヒストグラム、棒グラフのカスタマイズ
- 箱ひげ図、バイオリンプロットの作成
- ヒートマップとペアプロットによる相関分析
- 時系列データの視覚化（折れ線グラフ、移動平均）
- 3Dプロットと多次元データの可視化
- 地図を使ったデータの視覚化（Folium, Geopandas）
Chapter 4: 統計的データ分析
4.1 基本統計量の計算
- 平均、中央値、モードの計算
- 分散と標準偏差の計算
- 四分位範囲とデータの分布
- 歪度と尖度の計算
4.2 データの正規性検定
- ヒストグラムとQ-Qプロットによる正規性確認
- シャピロ・ウィルク検定とコルモゴロフ・スミルノフ検定
- 正規分布とその応用
4.3 グループごとのデータ比較
- クロス集計とピボットテーブルの使用
- T検定と対応のあるT検定
- 一元配置分散分析（ANOVA）
- 多重比較と事後検定
4.4 サンプル抽出と仮説検定
- ランダムサンプリングと層化サンプリング
- 仮説検定の基礎概念
- P値と信頼区間の解釈
- 二項検定とウィルコクソン順位検定
Chapter 5: データサイエンスの応用
5.1 データの探索的分析（EDA）
- データの概要確認（describe, info関数）
- 可視化を使ったEDA（散布図行列、ヒートマップ）
- 相関関係と因果関係の検証
- 主成分分析（PCA）による次元削減
- 因子分析の基礎
- 特徴量エンジニアリングの基礎（欠損値処理、ラベルエンコーディング）
5.2 ビジネスデータ分析
- 売上データの分析と可視化
- 顧客セグメンテーションとRFM分析
- 時系列データの分析（売上予測、季節性の検出）
- 価格弾力性分析
- 市場調査データの集計と可視化
- 財務データの分析（収益性分析、コスト分析）
5.3 レポート作成とプレゼンテーション
- PandasとMatplotlibを使ったレポートの自動生成
- Jupyter Notebookによるデータ分析結果の共有
- PowerPointやPDFにデータをエクスポート
- Google Data StudioやTableauを使ったインタラクティブレポート
- ビジュアルストーリーテリングのテクニック
- データの要約と洞察の引き出し方
5.4 時系列データの応用
- 移動平均と指数移動平均の計算
- 自己相関と偏自己相関の解釈
- 季節性とトレンドの分離（STL分解）
- ローリングウィンドウを使った分析
- ARIMAモデルの応用例（機械学習は除外）
5.5 ネットワーク分析
- ソーシャルネットワークのデータ分析
- ネットワークグラフの作成（NetworkXの使用）
- ハブと権威の概念
- グラフの中心性とコミュニティ検出
- ネットワーク内でのパス解析
5.6 空間データの分析
- 地理情報システム（GIS）の基礎
- 地図データの取得と可視化（Folium, Geopandas）
- 経度・緯度データの変換と分析
- 距離とエリアの計算
- ヒートマップやクロロプレスマップの作成
- 位置情報データを使ったビジネス応用
5.7 テキストデータの処理と分析
- 自然言語処理（NLP）の基礎（機械学習は除外）
- テキストのトークン化と正規化
- 単語頻度とTF-IDFの計算
- テキストクラスタリング（K-meansやLDAを除く）
- 文章の要約とキーワード抽出
- 感情分析の実装（単語辞書ベース）
5.8 高次元データの可視化
- T-SNEを使った次元削減と可視化
- PCAを使った多次元データの分析
- マルチバリアントデータの可視化（ペアプロット、散布図行列）
- 多重共線性の検出と対策
- 高次元データの解釈と洞察の引き出し方
5.9 A/Bテストと実験デザイン
- A/Bテストの基礎
- サンプルサイズの計算と効果検出
- 統計的有意性と実務的有意性
- 複数変数を用いた多重比較
- 実験結果の解釈とレポート作成
Chapter 6: データサイエンスの未来
6.1 データの拡大と複雑化
- ビッグデータ時代の進化と課題
- 非構造化データの増加とその対処法
- データガバナンスの重要性
6.2 自動化とAIとの融合
- 自動化されたデータ処理の未来
- 自然言語処理とデータサイエンスの統合
- 強化学習とデータサイエンスの交差点
6.3 データサイエンスとIoT（モノのインターネット）
- IoTデータのリアルタイム分析
- センサー技術の進化とビッグデータ
- スマートシティとデータサイエンスの役割
6.4 プライバシーと倫理の課題
- データプライバシー法の強化とGDPR
- AIによるデータバイアスの問題
- データサイエンスにおける倫理的意思決定
6.5 エッジコンピューティングとクラウドの融合
- エッジデータ処理の重要性と応用例
- クラウドコンピューティングの役割と未来
- 分散データ処理の可能性
6.6 自然言語処理とリアルタイム分析の未来
- リアルタイムデータ処理の進展
- テキストデータのリアルタイム分析とその応用
- ライブダッシュボードの発展と事例
6.7 新たなデータサイエンス技術の展望
- 強化学習を用いたデータサイエンスの革新（応用事例）
- 自動化されたデータサイエンスツールの未来（AutoMLの次のステップ）
- ハイブリッドAIとデータサイエンスの未来
6.8 データサイエンスの社会的影響
- データサイエンスがもたらす新しいビジネスモデル
- 社会インフラのデータ化とスマートグリッド
- 医療、教育分野におけるデータサイエンスの未来
6.9 教育とスキルの進化
- データサイエンス教育の未来
- データサイエンティストのスキルの変化
- 学習コースと資格の進化
6.10 環境データと持続可能な未来
- 環境データ分析の重要性
- 持続可能性とデータサイエンスの役割
- クライメートテックにおけるデータサイエンスの未来