本書で使うデータファイルや関連する素材は下記のGitHubレポジトリ
https://github.com/wesm/pydata-book
要点をまとめた備忘録

目次

覚えておくとよいこと
必須のPythonライブラリ
専門用語等
感想等

覚えておくとよいこと

優秀なデータ分析者になることを目的に書かれており、データ分析のために必要なプログラミングをPythonによって行うための知識を学ぶ本。
PythonはDjnagoなどのウェブフレームワークを使って、ウェブサイトの構築によく利用されている。データサイエンス、機械学習、一般的なソフトウェア開発において、最も重要な言語の１つ。
pandasやscikit-learnといったライブラリのサポートの改善により、Pythonはデータ分析における有力な選択肢になった。
Pythonはインタプリタ型言語なので、実行速度が遅い。待ち時間が短いことが求められるアプリケーションや、リソースの有効利用を要求するようなアプリケーション（例えば高頻度の取引システム）などでは、C++のような低レベル言語で性能を極限までに高める方が、有効な時間の使い方になる。
Pythonは、並列でマルチスレッドなアプリケーションを開発する言語としては難易度が高い（GILという機構による）

必須のPythonライブラリ

Numpy
Pythonにおける数値計算の基盤で、データ構造やアルゴリズムを提供
高速で効率的な多次元配列オブジェクトndarrayや数学的演算が代表的。

pandas
2010年に登場。
主要なオブジェクトはDataFrame = テーブル形式で列指向のデータ構造
numpyの高性能な配列計算機能と、スプレッドシートやリレーショナルデータベースのデータを(SQLのように）柔軟に操作する機能を併せ持つ。
pandasはこの本で主に扱うものの１つ。
データの操作や準備、クリーニング等行える。

Matplotlab
グラフなどの２次元形式の可視化に用いる最も一般的なPythonのライブラリ。
デフォルトで使う可視化ツールとして安全な選択肢

IpythonとJupyter
IPythonは、編集して実行して試行錯誤する状況での利用を推奨
2014年に、IPython web notebookはJupyter Notebookに変わり、今では40以上のプログラミング言語をサポートしている。Ipythonは、JupyterでPythonを使うためのカーネルとして使われている。
Jupyter Notebookは、ウェブベースでコードを書くための「ノート」である。
MarkdownやHTMLで内容を編集できるため、コードと文章が混在したリッチなドキュメントを作ることができる。

SciPy
科学計算の領域における一般的な問題を扱うパッケージを集めたもの。
NumpyとSciPyを一緒に用いることで、それらを合理的で成熟した計算基盤として使うことができ、多くの伝統的な科学計算に適用できる。

scikit-learn
一般的な「機械学習ツール」のトップに立つ。
分類、回帰、クラスタリングを始めとするサブモジュールや、交差検証、前処理など

statsmodels
scikit-learnと比べ古典的な統計分析用パッケージ。

専門用語等

Python 2.xは「レガシー Python」、Python 3.xを単に「Python」と呼ぶ
マンジング、ラングリング … 構造化されていなかったり、乱雑なデータを構造化されたきれいな形式に操作するプロセス全体のこと。
疑似コード … アルゴリズムやプロセスを説明するため、ソースコードに似た形式で説明するもの。
シンタックスシュガー … 新機能を追加するわけではないが、入力を便利にするようなプログラミング言語の文法のこと。

感想等

初めてのqiita投稿は技術書の備忘録
復習に応じて編集したりしよう
qiitaで技術発信、人に見てもらいたいことを載せたりする
なるべく自分の言葉で書く。完璧を求めすぎず。
人に見てもらうというのは大変良いモチベーション、かつ勉強が効率的に進む。
全ては書けない、覚えておきたいことや理解に頑張ったこと、興味を持ったことをまとめる