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。

「データ駆動型アプローチに向けて」といういかにも後付けなサブタイトルはさておき、こういうテーマに特化したタイトルは良いですね。機械学習に興味があって、入門書に手を伸ばすといわゆる「トイセット」という決まり切ったサンプルデータをゴニョゴニョして、なんとなく良い感じの結果が出たりするものの、リアルな世界との間に何とも言えないギャップがあってと、、、いうのが悩ましいのですが、テーマ特化型の本の場合、少しだけリアルの世界に足を踏み入れてくれているので、ギャップが少しだけ埋まったような気になります。

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。

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。

これも最初は某洋書店で英語版を見かけていたところ、しばらくしたら意外に早く日本語版が出ていたので、購入してみました。テーマを絞って、やや薄めの本の容量というのは、個人的にはアリだと思います。正月休みに実家での暇つぶしに持って行こうかなと思える位のボリューム感。

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。

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

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

2nd Editionが英語版で出版されました!
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

  • 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
第2版はタイトルにKerasが含まれていたり、初版から300ページぐらい追加されているのよね。これは日本語を待たずに買うべきか迷うところ。。。