内容紹介：“使える”データ分析力を叩き込む、入門書！　ＡＩ活用で、面倒な作業を飛ばして本質に迫る！　Ｐｙｔｈｏｎを使って、はじめてでも実務レベルのデータ分析スキルが身につく１冊です。データの取得・加工・可視化といった基礎から、機械学習、さらにはＡＩを活用した効率的な分析手法まで、段階的に学べます。現場でよく見かける、情報が抜けていたり記録ミスが含まれていたりする汚いデータ　の扱い方も解説しています。理想的なデータだけでなく、現実的な課題に対応できる力が自然と身につきます。また、分析して終わりではなく、「次に何をすべきか」を予測・提案するところまで踏み込んで解説しているのも特徴です。【本書で身につくこと】データ分析に必要な一連の流れ（取得・加工・可視化・評価）実務で役立つ数学・統計・機械学習の基礎知識ＡＩを使った、半自動かつ効率的なデータ分析の進め方結果をもとに、次のアクションを考えるための思考プロセス【こんな方におすすめ】データサイエンティストを目指している方仕事でデータ分析を求められている方Ｐｙｔｈｏｎは初心者だが、手を動かしながら実践的に学びたい方
１００のメニューが段階的だから、初心者でも分析手法が身につく。分析の基礎となる「考え方」も学べるため、応用力が身につく。ＡＩの活用法も学べるから、効率的な分析スキルが身につく。こんな方にピッタリ！これからはじめてデータ分析を学びたい人。データサイエンティストを目指したい人。業務でデータ分析を求められている人。Ｐｙｔｈｏｎを使って実際にデータを操作しながら学びたい人。
もくじ情報：はじめの一歩　Ｐｙｔｈｏｎの実行環境を学ぼう！；第１部　データ処理の基礎（データ分析の全体像　ＥＣサイトのデータを把握しよう！；データの加工と可視化　コーヒー店のデータから本質を抜こう！；データの前処理　汚いデータをきれいにしよう！）；第２部　統計と機械学習（相関分析と統計的仮説検定　Ａ／Ｂテストで施策の効果を検証しよう！；機械学習の基礎　不動産データから物件の価格を予測しよう！；実践的な回帰分析　複数の特徴量で価格予測を向上させよう！；教師あり学習～分類分析　有料プランに移行するユーザーを予測しよう！；教師なし学習～クラスタリング　ユーザーをグループ分けして施策に活かそう！）；第３部　データ分析のＡＩ活用（生成ＡＩと協力したデータ分析　生成ＡＩを安全に使いこなして分析を効率化しよう！；生成ＡＩと対話しながら挑む売上予測プロジェクト　生成ＡＩと対話しながら売上を予測しよう！；ＡＩエージェントでデータ分析を半自動化する　依頼するだけで分析が進む相棒を作ろう！）；ＡＰＰＥＮＤＩＸ　Ｐｙｔｈｏｎプログラミング　超基礎

梅津　雄一(ウメヅ　ユウイチ)
１９９２年生まれ。２０１６年東京工業大学大学院社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。大学発ＡＩベンチャーにてデータ解析・開発業務に従事したのち、独立。一般社団法人コード・フォー・グンマ理事。Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒ、Ｃ＋＋、Ｇｏを主に使用