前処理はデータ分析で重要な事項です。なぜなら、有用な特徴情報を上手く抽出できていなければどんなモデルであれ無用の長物です。ただ、前処理は体系だった学問としては存在せず、実務の中で学んでいくことが多いため、気づかずミスを犯していることが多いのです。
名称
前処理大全
データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック
著者
本橋智光
概要
本書は系統立てて前処理を学んでいきます。そこで、SQL/R/PythonのAwesomeなコードとNot Awesomeなコードの実例をもとに、Awesomeとは何かを考えます。
この本が理解でき、実践できるようになれば、データサイエンス初心者とは言えないでしょう。
*ただし、画像や音声、動画などの前処理は行いません。もちろん、発展的な時系列解析などの前処理も扱いません。
必要知識
入門程度のプログラミングの知識（関数等が分かる程度）
入門程度の統計学の知識（統計学3級程度）
得られるスキル
前処理, 抽出, 集約, 結合, 分割, 生成, 展開, Python, R, SQL
数値型の前処理, カテゴリ型の前処理, 日時型の前処理, 文字型の前処理, 位置情報型の前処理
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