内容紹介
データサイエンスを実応用するための基本を押さえる
データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることを指します。
データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、これらのデータをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。
〈本書のサポートページ〉
https://github.com/ohmsha/MHBooks
このような方におすすめ
・Pythonの高速化手法を知りたい方
・Pythonを使ってハードウェアのデータ取得や制御をおこないたい方
・工学系の大学・高専・工業高校の学生・先生でPythonを活用したい方
・データサイエンティストを目指している方
目次
主要目次
1編 基礎編
1．データエンジニアリングとは
2．コンピュータ工学の基礎
3．Intel CPUの工夫
4．デバイスデータアクセスの基礎
2編 高速化
1．少しの工夫で速くなる
2．NumPyの使用
3．C/C++モジュールを呼ぶ
4．マルチプロセス
5．Pythonのコンパイル
6．GPUの使用
3編 デバイスデータアクセス
1．IoT実現化に必要な機能
2．USBを用いたデータ転送
3．Bluetoothを用いたデータ転送
4．有線LANとWi-Fiを用いたデータ転送
5．センサ信号処理と制御の例