3/10に『データ分析・機械学習のためのPythonライブラリ徹底演習』に開講いたします。すでに前払い（早期）枠は埋まってしまいましたが、まだお申し込み受け付けております！
10問以上の演習問題を通して、データ解析に不可欠なライブラリに対する実践的な知識を身につけることを目的にしています。
講座について
『データ分析・機械学習を始めるためのPython/Jupyter入門』では、ライブラリに関する演習はNumpy、Pandas、Matplotlibそれぞれについて1問ずつでしたが、やはりここも手を動かしてなんぼなところがあり、演習に特化した講座を開講させていただくことにしました。
開講にあたり、本ブログ限定で、講座の概要を記載させていただきます。
講座カリキュラム
1. イントロ、本講座の目的
2. jupyter, python 基本文法のおさらい
3.1 Numpy 基本事項
3.2 演習 1(乱数の生成、最大値を求める)
3.3 演習 2(配列のスライス)
4.1 Pandas 基本事項
4.2 演習 1(ファイルを読み込み、max 関数など)
4.3 演習 2(ファイルを書き出し、列名の再定義など)
4.4 演習3(numpyの配列をデータフレーム型に変換後書き出し)
5.1 Matplotlib 基本事項
5.2 演習 1(折れ線グラフ)
5.3 演習 2(散布図)
5.4 演習 3 (ヒストグラム)
6.1 scikit-learn 基本事項(教師あり、教師なし)
6.2 演習 1(Kmeans)
6.3 演習 2(ランダムフォレスト)
7.1 総合演習 1
7.2 総合演習 2
※カリキュラムは変更となる可能性があります
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