実践マーケティングデータサイエンス

ほっほっほ、それは気が早すぎじゃよ。

ただ、この本を通して学んでいけばデータサイエンティストに必要なノウハウがキャッチアップできるぞ。

この本の具体例を挙げると、課題理解、データ理解、データ準備、モデル作成、評価、展開共有が必要だと言われておるのう。データ分析はこれらの工程を何度も行き来する事が理想とされておるからどの工程も大切なんじゃ。

確かにこの本は全15章で構成されており、課題解決からプログラミングの実行まで多岐にわたる内容となっておるが、筆者は大学の講義用図書となるよう想定して執筆しておる。つまり1章あたり１時間半（大学の講義１回分）で実施できるボリュームなんじゃ。

多めに見積もっても１章あたり２時間、計30時間で一周できる分量と言えば気が楽じゃろ？

その通りじゃ、しかもこの本の魅力としては、学習環境が特に指定されていないことも大きいんじゃ。

GitHubには学習するにあたって使用するcsvファイルが格納されておるから、そこから引っ張ってくるも良し、ダウンロードしてローカルで実行しても良しじゃから環境構築でつまづきにくいのも初学者に優しいポイントじゃな。この書籍を実際に取り組んでみたくなったじゃろ？

そーじゃな、この本はあくまで「マーケティングデータサイエンティスト」への最初の1冊という位置づけではあるから、データの前処理やモデル作成に必要なライブラリや関数の説明は丁寧な反面、pythonのコーディングそのものに関する解説は省略されておる。

あくまで「pythonの入門書を終えた初学者」向けの本じゃからな。

pythonで四則演算やif文、for文をそつなくこなせる程度のスキルがあればチャレンジしても良いと思うぞ！