【体験】udemy 実践Pythonデータサイエンス(4)最終

udemy 実践Pythonデータサイエンス 第4回

Pandas入門以降は、コードの打ち込みをやめて、ビデオ視聴中心の学習に切り替えた。コードを打ち込みながらの学習はあまりにも時間がかかりすぎるので、方針を変更した。
それでも、20時間のビデオを見るのに7日間かかった。

20160807-04-umdeyトップ画面
学習成果

Pythonには慣れた。
Pythonの統計モジュールやツールを使った演習は分かった。
しかし、あまり、機械学習につながるものではなかった。
データ解析には、前準備が大変なのが分かった。
 → タイタニック号の事故の生存率の分析や株価の変動の分析は実例を使っているので興味深かった。
今コースの機械学習は、教師あり学習アルゴリズムの紹介。
 → 残念ながら、教師なし学習は対象外だった。
後半は、統計解析等の紹介が中心であまり興味が持てなかった。

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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