ウェブサイト検索

基本に戻る 第 1 週: Python プログラミングとデータ サイエンスの基礎

Python、データ操作、視覚化を含む KDnuggets の「Back to Basics」パスウェイでデータ サイエンスの専門知識を磨きましょう。

KDnuggets の基本に戻るパスウェイに参加して、新しいキャリアをスタートさせたり、データ サイエンスのスキルを磨きましょう。 「基本に戻る」パスウェイは、ボーナス週を含む 4 週間に分かれています。これらのブログをコースガイドとしてご活用いただければ幸いです。 

最初の週では、Python、データ操作、視覚化についてすべて学びます。 

  • 1 日目から 3 日目: 意欲的なデータ サイエンティストのための Python の基礎

    • データ サイエンスにおける Python の役割の紹介。

    • Python の構文、データ型、制御構造についての初心者向けガイド。
    • 理解を深めるためのインタラクティブなコーディング演習。
  • 4 日目: Python データ構造の謎を解く

    • ステップバイステップのガイドで Python の中核となるデータ構造について学びましょう。リスト、タプル、辞書、セットについて、それぞれ実際の例とデータ処理における重要性を示しながら学びます。

  • 5 日目から 6 日目: NumPy と Pandas を使用した実践的な数値計算 

    • 現実世界のアプリケーションや実践的な演習を含め、数値分析とデータ操作における NumPy と Pandas の能力を発見してください。

  • 7 日目: Pandas を使用したデータ クリーニング テクニック 

    • Pandas を使用して重要なデータ クリーニング スキルを身につけてください。

始めましょう。

データ サイエンスのための Python 入門

第 1 週 - パート 1: データ サイエンスのための Python 入門

Python をセットアップし、データ サイエンスにおけるその役割を理解するための初心者向けガイド。

Generative AI、ChatGPT、Google Bard - これらはおそらく、ここ数か月間でよく耳にした用語でしょう。今回の騒動を受けて、データサイエンスなどのテクノロジー分野への参入を考えている人も多いだろう。

さまざまな役割の人々が仕事を続けたいと考えているため、現在の市場に合わせてスキルを開発することを目指します。競争の激しい市場であり、データ サイエンスに関心を持つ人がますます増えています。データ サイエンス分野では、何千ものオンライン コース、ブートキャンプ、修士課程 (MSc) が利用可能です。 

Python の基礎: 構文、データ型、および制御構造

第 1 週 - パート 2: Python の基礎: 構文、データ型、制御構造

Pythonを学びたいですか? Python の構文、サポートされているデータ型、制御構造を学習して、今すぐ始めましょう。

あなたはPythonでプログラミングを学ぼうとしている初心者ですか?もしそうなら、この初心者向けのチュートリアルは、言語の基本を理解するためのものです。このチュートリアルでは、Python の (むしろ英語に優しい) 構文を紹介します。また、Python でさまざまなデータ型、条件ステートメント、ループを操作する方法も学習します。

開発および環境に Python がすでにインストールされている場合は、Python REPL を開始してコードを記述します。または、インストールをスキップして、すぐにコーディングを開始したい場合は、Google Colab にアクセスしてコーディングを進めることをお勧めします。

5 つのステップで Python データ構造を始める

第 1 週 - パート 3: 5 つのステップで Python データ構造を開始する

このチュートリアルでは、Python の基本的なデータ構造 (リスト、タプル、辞書、セット) について説明します。 5つのステップでその特徴、活用事例、実践例を学びましょう。

一連のコマンドをアルゴリズムのステップにまとめて問題の解決策を実装したい場合、ある時点でデータを処理する必要が生じ、データ構造が不可欠になります。 

このようなデータ構造は、データを効率的に整理して保存する方法を提供し、有用な機能を実行し、適切に拡張できる高速なモジュール式コードを作成するために重要です。特定のプログラミング言語である Python には、独自の一連の組み込みデータ構造があります。

Numpy と Pandas の紹介

第 1 週 - パート 4: Numpy と Pandas の概要

Python での数値計算とデータ操作に Numpy と Pandas を使用するための入門書。

データ サイエンス プロジェクトに取り組んでいる場合、Python パッケージを使用すると、データの操作や機械学習/深層学習モデルの適用などの複雑な操作を数行のコードだけで実行できるため、作業が楽になります。

データ サイエンスの取り組みを始めるときは、最も便利な 2 つの Python パッケージ、NumPy と Pandas を学習することから始めることをお勧めします。この記事では、これら 2 つのライブラリを紹介します。始めましょう!

Panda を使用したデータ クリーニング

第 1 週 - パート 5: Pandas を使用したデータ クリーニング

このステップバイステップのチュートリアルは、初心者向けに、強力な Pandas ライブラリを使用したデータ クリーニングと前処理のプロセスをガイドします。

私たちのデータは多くの場合、複数のリソースから取得されており、クリーンではありません。欠損値、重複、間違ったまたは望ましくない形式などが含まれている可能性があります。このような乱雑なデータに対して実験を実行すると、不正確な結果が得られます。 

したがって、データをモデルにフィードする前にデータを準備する必要があります。潜在的なエラー、不正確さ、不一致を特定して解決することによるこのデータの準備は、データ クリーニングと呼ばれます。 

データ視覚化: 理論と手法

第 1 週 - パート 6: データの視覚化: 理論とテクニック

データ主導の世界を観察する方法の秘密を解き明かします。

ビッグデータと複雑なアルゴリズムが支配するデジタル環境では、普通の人は数字とデータの海の中で迷ってしまうと思われるかもしれません。そうじゃない？

しかし、生データと理解可能な洞察の間の架け橋は、データ視覚化の技術にあります。それは私たちを導くコンパスであり、私たちを導く地図であり、私たちが毎日遭遇する大量のデータを解読するインタープリターです。 

しかし、優れたビジュアライゼーションの背後にある魔法とは何でしょうか?ある視覚化は啓発するのに、別の視覚化は混乱させるのはなぜですか?

Matplotlib と Seaborn を使用したビジュアルの作成

第 1 週 - パート 7:Matplotlib と Seaborn を使用したビジュアルの作成

作業に必要な基本的な Python パッケージの視覚化を学びます。

データの視覚化は、データで何が起こっているかを人々が理解するのに役立つため、データ作業には不可欠です。データ情報を生の形式で直接取り込むのは困難ですが、視覚化することで人々の興味と関与を呼び起こすことができます。データ分野で成功するには、データの視覚化を学ぶことが重要である理由はここにあります。

Matplotlib は、Python で最も人気のあるデータ視覚化ライブラリの 1 つです。その理由は、非常に多用途であり、実質的にすべてを最初から視覚化できるためです。このパッケージを使用すると、ビジュアライゼーションのさまざまな側面を制御できます。

一方、Seaborn は、Matplotlib 上に構築された Python データ視覚化パッケージです。パッケージ内にさまざまな組み込みテーマを備えた、よりシンプルな高レベルのコードが提供されます。このパッケージは、見栄えの良いデータを素早く視覚化したい場合に最適です。

まとめ

第 1 週終了おめでとうございます! ??

KDnuggets のチームは、「Back to Basics」パスウェイがデータ サイエンスの基礎を習得するための包括的で体系化されたアプローチを読者に提供できることを願っています。 

第 2 週目は来週月曜日に投稿されますので、お楽しみに!

関連記事