「データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング」（マイナビ出版）の評判・価格・レビュー
データエンジニアリングを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。データサイエンティストはモデルの学習に使用する生データを選び特徴量に変換したり、データを組み合わせ新しい特徴量を作成します。うまく設計された特徴量は、機械学習モデルの精度を大幅に向上させ、学習にかかる時間を短縮することができます。
本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。Pythonを活用し、70以上の実践的な"レシピ"により特徴量の抽出を手軽に行います。pandas、scikit-learnに特徴量エンジニアリングライブラリであるFeature-engine、Category Encoders、Featuretools、tsfreshを利用し、新しい特徴量を変換・作成します。
欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。日付と時刻、テキスト、時系列、リレーショナルデータセットから特徴量を抽出する方法についても解説。テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。
1章 欠損値を補完する 2章 カテゴリ変数をエンコーディングする 3章 数値変数を変換する 4章 変数を離散化する 5章 外れ値を扱う 6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する 7章 特徴量をスケーリングする 8章 新しい特徴量を作成する 9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する 10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する 11章 テキスト変数から特徴量を抽出する 付録 日本語を扱う
Packt Publishing: Python Feature Engineering Cookbook, Second Edition の翻訳書。 1章 欠損値を補完する 2章 カテゴリ変数をエンコーディングする 3章 数値変数を変換する 4章 変数を離散化する 5章 外れ値を扱う 6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する 7章 特徴量をスケーリングする 8章 新しい特徴量を作成する 9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する 10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する 11章 テキスト変数から特徴量を抽出する 付録 日本語を扱う
判型：単行本／シリーズ：Compass Booksシリーズ
データエンジニアリングとは
「データエンジニアリング」は、データを収集・保存・加工して分析やサービスで使える形に整える技術分野です。業務では、処理の正確さや再現性を担保し、データ基盤の安定運用を支える役割が大きいです。分析結果を作るより前に、データを安全に流せる土台を設計する領域と考えると把握しやすいです。
こんな人向け：想定読者はSQLやPythonを使ってデータを扱った経験があり、基礎から実務寄りの設計へ進みたい人です。基礎的なネットワーク・OS・データベース知識があると学びやすくなりますが、ない場合は先に補完すれば十分追随できます。
独学ロードマップでの位置
学習は、概念理解 → 設計思考 → 実装 → 運用改善の順で進めると、断片化しにくくなります。各段階で「なぜこの処理が必要か」を言語化できるようにすることが、次の教材選びの軸になります。
- SQLとPythonでデータの抽出・前処理を反復し、型・欠損・重複への対処方針を自分で説明できるレベルにする。
- バッチ処理とストリーミング処理の違いを理解し、データの鮮度要求に応じて方式を選べるようにする。
- データモデル、保存先、処理順を図に起こし、可用性・性能・保守性の観点で比較検討する。
- 小規模のデータパイプラインを実装し、監視・再実行・テストまで含めて一連の流れを再現する。
- セキュリティ、権限設計、監査観点を加え、運用で長期間回り続ける基盤として見直す。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、理論だけ・実装だけの偏りを避けるため、解説→演習→運用までをバランスよく配置すると効果的です。レビュー問題の多い本より、設計思想を持って再現しやすい教材を優先すると判断力が育ちます。進捗は完成冊数でなく、「再現性ある説明ができるか」で評価すると定着しやすいです。
独学で不安が残る、または期限内に体系化したい場合は、手順と演習の設計が明確な学びへの切り替えが有効です。選択時は、ブランド名よりもカリキュラムの接続性、課題の質、疑問に対する応答性を確認すると失敗率が下がります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. データエンジニアリングとデータサイエンスの違いは？
データエンジニアリングはデータを安定的に流す基盤を作る領域で、データサイエンスはその土台を使って洞察や予測を作る領域です。両者は独立ではなく連携して成立するため、境界よりも接続方法を理解すると見通しが良くなります。
Q. 最初にどの分野から読むべき？
最初はSQL・データモデル・基礎的な設計原則を固めるのが無難です。次にパイプライン構築と運用の実践へ進むと、知識が一本の流れとして定着します。実務例がある書籍ほど、意思決定の判断基準を掴みやすいです。
Q. 独学で挫折しやすい理由は？
目標が抽象的なまま教材を進めると、終盤で全体像がつながりにくくなります。毎週小さな成果物を作って振り返る習慣を持つと、理解の積み上がりを確認しやすくなります。難易度の高い章は、前提を分解して戻る姿勢が継続のコツです。
次の一冊：次はデータ基盤設計とデータガバナンス、運用監視のカテゴリへ進むと、現場での意思決定がより精密になります。並行して分散処理の考え方を押さえると、規模が大きいデータ環境への移行がスムーズになります。
