【体験】udemy実践Pythonデータサイエンス(1)

UDEMYオンラインコースで機械学習を体験します。

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実践Pythonデータサイエンス ¥3,000(2016.8.8時点)

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このコースについて

データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!

基本情報

  • 講義: 104
  • ビデオ: 17.5 時間
  • スキルレベル: すべてのレベル
  • 3,303人が受講中
  • 言語: 日本語

コースのご紹介

 このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。
このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。
– Pythonプログラミングへの知識が深まります。
– numpyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。
– pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。
– matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。
– Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。
– 機械学習への理解が相当高まります。
– すべてのコードはPython3に完全対応しています。
20時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使えるPythonコードがまとまった資料が用意されていますので、データサイエンスに関する知識が飛躍的に高まります。

推奨条件

  • 基礎的な数学のスキル
  • パソコン(OSは、Mac、Windows、Linuxならどれでも構いません)
  • あとは、やる気

学習内容

  • Pythonを使った基本的なプログラミング
  • IPython notebookを使ったPythonプログラミング
  • numpyを使ったベクトルや行列の操作
  • pandasを使ったデータ処理
  • JSON、HTML、Excelシートなどのデータ形式をPythonで扱う
  • matplotlib、seabornを使ったデータの可視化
  • 応用範囲の広いデータ解析のスキル

こんな方におすすめ

  • Pythonプログラミングだけでなく、データサイエンスやデータの可視化に興味がある方々
  • Pythonの経験は問いませんし、プログラミング初学者でも大丈夫です。
  • 急速な広がりをみせる、データサイエンスの世界を覗いてみたい方々

コースのご案内

numpyを知ろう

Lec7_アレイを作る
Lec8_アレイを使った計算
Lec9_アレイの添え字
Lec10_行と列の入れ替え
Lec11_アレイと計算のための関数
Lec12_アレイを使ったデータ処理
Lec13_アレイの入出力

Pandas入門

Lec14_Series
Lec15_DataFrames
Lec16_indexの基本
Lec17_indexを変える
Lec18_行や列を削除する
Lec19_データを取り出す
Lec20_形の違うデータの計算
Lec21_データの並べ替えと順番
Lec22_データと統計量
Lec23_欠損値の扱い
Lec24_Indexの階層構造

データ解析の基礎 その1

Lec25_テキストデータの読み書きlec25.csv
Lec26_JSON
Lec27_HTMLからのデータの取り出し
Lec28_Excel形式のファイルを読み込むLec_28_test.xlsx

データ解析の基礎 その2

Lec29_データのマージ
Lec30_indexを使ったマージ
Lec31_データの連結
Lec32_DataFrameを組み合わせる
Lec33_SeriesとDataFrameの変換
Lec34_ピボットテーブルの作り方
Lec35_重複したデータの処理
Lec36_マッピングを使った列の追加
Lec37_置換
Lec38_indexの変更
Lec39_ビニング(Binning)
Lec40_外れ値
Lec41_Permutation

データ解析の基礎 その3

Lec42_データをまとめるgroupby
Lec43_データをまとめるgroupbyその2
Lec44_データのAggregation
Lec45_Split, Apply, Combine
Lec46_クロス集計表

データの可視化

Lec47_Seabornのインストール
Lec48_ヒストグラム
Lec49_カーネル密度関数
Lec50_分布の可視化
Lec51_ボックスプロットとヴァイオリンプロット
Lec52_回帰とプロット
Lec53_ヒートマップとクラスタリング

実践データ解析

Lec54_実践データ解析(導入)
Lec55_実践データ解析(準備)
Lec56-59_Titanic号のデータを解析する
Lec60-65_株価のデータ解析
Lec66-70_選挙のデータ解析

機械学習

Lec71_機械学習入門
Lec72-75_線形回帰
Lec76-79_ロジスティック回帰
Lec80-81_多クラス分類
Lec82-83_SVM
Lec84-85_ナイーブベイズ法
Lec86_決定木とランダムフォレスト

付録A:Pythonの基礎

Lec87_Pythonの基礎1
Lec88_Pythonの基礎2
Lec89_Pythonの基礎3

付録B:統計入門

Lec90_離散一様分布
Lec91_連続一様分布
Lec92_二項分布
Lec93_ポアソン分布
Lec94_正規分布
Lec95_標本と母集団
Lec96_t分布
Lec97_仮説検定
Lec98_カイ二乗(χ2)分布を使った検定
Lec99_ベイズの定理

付録C:SQLとPython

Lec100_SQL_入門
Lec101_SQL_SELECTの基本
Lec102_SQL_SELECT応用編

付録D:Webスクレイピング

Lec103-104_Web_Scraping

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