☆頼れる上司や先輩も，既存のデータベースや分析ノウハウもない．
それでもたったひとり，データ解析に挑むあなたへ☆

実務における“プロセス”と“良きデータ作り”に焦点を当てた，データ解析の入門書．
計画を立て，データを集め，分析し，計画を見直し，失敗しながらも結果を出すまでの全行程を詳しく解説します．初心者にも使いやすい無料ツールを用いた分析実践方法や，SNS企業にて日々データ解析に従事する著者だからこそ書ける分析例も紹介．新商品のマーケティングや宣伝広告の効果検証などへ幅広く応用できる基礎を身につけたい人に，必携の一冊です．

◇ 効率的に分析するための各ステップとは？
◇ 分析手法よりも、価値を得るために大切なこととは？
◇ データ解析を“失敗”に終わらせないためには？
◇ 大事なのはデータの量より，データの“作り方”．
◇ 分析結果を価値につなげるために行う“運用”とは？
◇ アンケート調査やテキストの分析にも挑戦！

――これが，統計屋稼業の心得だ！


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■本書のサポートページより， 
・第3，7章で利用するサンプルデータ
・第6，7章の分析ツール（KH coder，Weka）の利用手順
・付録のサンプルコード
をご利用いただけます．サポートページは左下の「関連サイト」欄のリンクからご利用ください．(https://github.com/AntiBayesian/DataAnalysisForPractice/)

サポートページの「Download ZIP」ボタンを左クリックすると，すべてのファイルをダウンロードできます．
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初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった

第1章 データ解析概要
第2章 データ解析のプロセス
第3章 良きデータ
第4章 探索的データ解析
第5章 運用
第6章 テキストマイニング
第7章 分析手法手習い
第8章 解析事例

データ解析の実務プロセス入門

良いコードを迅速に生み出す快適な共同開発。手を動かして身に付ける、実用的なワークフロー。

CentOS に Ansible で GitLab をインストール

第1章 GitHubの世界へようこそ
第2章 Gitの導入
第3章 GitHubを利用するための準備
第4章 Gitを操作しながら学ぶ
第5章 GitHubの機能を徹底解説
第6章 はじめてのPull Request
第7章 Pull Requestが送られてきたら
第8章 GitHubと連携するツールとサービス
第9章 GitHubを利用した開発フロー
第10章 会社でGitHubを使おう

GitHub実践入門

コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介する。名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明する。日本語版ではRubyやgroongaのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。

文系未経験からアプリケーションエンジニアに就職してからの勉強の流れをまとめてみた。

理解しやすいコード
第1部 表面上の改善(名前に情報を詰め込む
誤解されない名前
美しさ
コメントすべきことを知る
コメントは正確で簡潔に)
第2部 ループとロジックの単純化(制御フローを読みやすくする
巨大な式を分割する
変数と読みやすさ)
第3部 コードの再構成(無関係の下位問題を抽出する
一度に1つのことを
コードに思いを込める
短いコードを書く)
第4部 選抜テーマ(テストと読みやすさ
「分/時間カウンタ」を設計・実装する)
付録 あわせて読みたい

順位	10位
総合点	10点
Googleの検索結果での点数	7点
Qiitaの記事での点数	0点
Twitterでの点数	3点

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