Python for Financeの日本語訳が出ていた(オライリーPython+機械学習本の整理2020初春)
これを書いてから1年ぐらい経ちます。
deutschina.hatenablog.com
その後も、新しい本が次々と出ているので、気になる本をまたまとめてみました。
Python for Finance の日本語版が出ていた
この本は英語版が出るというときに予約していたのですが、発売が延び延びになったのと結構なお値段だったので、いったん予約をキャンセルして忘れ去っていたところ、先日書店の店頭にて日本語版を発見。立ち読みして、やっぱり欲しいという衝動に負けて思わず購入でございます。
Pythonによるファイナンス 第2版 ―データ駆動型アプローチに向けて (オライリー・ジャパン)
- 作者:Yves Hilpisch
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2019/12/26
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
この本は最初の2/3ぐらいをかけて、Pythonの優位性だったり、データの取り回し方などの入門から入っており、ファイナンスにどっぷり踏み入れているのは、後半1/3というような配分になっています。最初から「ファイナンス+機械学習」でやりたい人は、この本だけでも十分かも知れません。逆に、ある程度Pythonを使って他の分野のデータ分析なんかをやっている人だと、前半は冗長に感じるはず。
ちなみに全く関係ないけど、リアルのデータって、もっと乱雑でデータ量多いよねという前提に立っているという意味で、Google Cloud Platformのこの本とかは潔くて好きです。
スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
- 作者:Valliappa Lakshmanan
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2019/06/05
- メディア: Kindle版
特徴量エンジニアリングの「薄め」の本
あ、内容が薄いという意味じゃないです。特徴量エンジニアリングに特化した本ということで、この本が出てます。
機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)
- 作者:Alice Zheng,Amanda Casari
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2019/02/23
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
ただ、特徴量エンジニアリングというテーマだと、以前取り上げたこの本も結構な容量を割いているので、この本をやった事のある人なら、上の本は物足りなく感じるはず。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- 作者:Andreas C. Muller,Sarah Guido
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2017/05/25
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
神本に2nd Editionが登場
個人的に現時点での機械学習の「神本」だと思っているこの本。
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
- 作者:Aurélien Géron
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2018/04/26
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
- 作者:Aurélien Géron
- 出版社/メーカー: O'Reilly Media
- 発売日: 2019/10/15
- メディア: ペーパーバック