はじめに

データサイエンティスト協会が提供する無償の実践的な学習教材「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編） 」は、データサイエンスを学ぶ上で非常に定評があります。その内容をさらに深く理解するための書籍が『 データサイエンス100本ノック 構造化データ加工編ガイドブック 』です。

本書は、実際に手を動かしながらデータ加工を学べるように設計されており、基礎的なデータ処理から実務に役立つスキルまで、体系的に習得できます。

当サイトでは、この本をもとにコンテンツを作成し、実践的な学習をサポートします。
購入を検討されている方に向けて、本書のレビューをまとめましたので、参考にしていただければ幸いです。

本の内容

『 データサイエンス100本ノック 構造化データ加工編ガイドブック 』は、100問のノック形式の問題を通じて、データの結合・集計・フィルタリングなど、データ加工に必要なスキルを実践的に学べ教材です。
演習用のデータセットや、Docker を用いた演習環境が GitHub で公開されており、実際のデータ分析環境で手を動かしながら学べる点が魅力です。

本書は SQL、Python、R の 3 言語に対応しており、それぞれの解法を比較しながら学ぶことができます。この特長により、異なるプログラミング言語でのデータ処理方法を効率よく習得できる点が大きなポイントです。

100 問の演習問題は、以下の 22 カテゴリに分類されています。これにより、基本的なデータ操作から、実務に直結する処理までを体系的に学ぶことができます。

本書で扱うデータは、架空のスーパーの購買データや顧客データです。次の ER 図が示すように、6 つのテーブルが用意されています。

このデータセットを使用した演習問題を解くことで、実際のビジネスデータを扱う際に必要なデータ加工スキルを実践的に身につけることができます。

実際に取り組んでみた感想

本書の魅力は、単なる知識習得に留まらず、実際にコードを記述しながら学べる点です。
SQL、Python、R の解法を比較することで、異なる言語での実装方法を効率よく学べました。

私自身は R をよく使いますが、SQL は R ほど扱う機会が多くありません。 そのため、R で書いたコードを SQL ではどう表現するかを考えながら問題を解くことで SQL のスキルも大きく向上しました。

また、各問題には実務を想定したケースが多く含まれており、新しいテクニックや実務で役立つ考え方を具体的に学べた点も非常に有益でした。

まとめ

『 データサイエンス100本ノック 構造化データ加工編ガイドブック 』は、データサイエンスの基礎である「構造化データの加工スキル」を体系的に学べる良書です。

特におすすめのポイント

• SQL・Python・R を使ってデータ加工を学べる
• 実務に即した演習問題が豊富で、実践的なスキルが身につく
• スキルを段階的にアップできる構成で、初心者から中級者まで対応

データ加工のスキルを高めたい方や、異なるプログラミング言語でのデータ処理を比較しながら学びたい方に、特におすすめの一冊です。

興味を持った方は、以下のリンクからチェックできます。