chevron_left

Pythonで学ぶ機械学習アルゴリズム：分類・回帰・クラスタリング
PREMIUM
第1回

文字起こし

分析概要とデータの観察

2022年10月1日 50min
分析概要とデータの観察 play_arrow おためし受講

スライド資料

会員登録して、全てのスライドを見よう

1 / 21

授業の概要

本授業では、「分析の概要」と「データの観察」について学びます。

【受講対象者】
全般

【レベル感】
Python初級をご受講いただいてからの受講をおすすめしております。
さらに学習を進めたい方はPython中級をおすすめしております。

授業素材は、下部のダウンロードリンクよりダウンロードしてお使いください （第2回と同じ素材となります）。

Google Colaboratoryをご利用の方は、コースページより授業素材をご用意ください。

こんな人にオススメ

◯ データを可視化して定量的に振り返ることはできたものの、AIを用いた高度なデータ分析には着手できていない方　◯ 今後AIを取り入れたデータ分析プロジェクトが開始されるのを前に、事前にPythonで行えるデータ分析手法を把握したい方

担当の先生／パーソナリティ

授業で使用する教材

※授業以外での使用は禁止します

チャプター

play_arrow
本コースの概要
02:27
play_arrow
開発環境について
03:40
play_arrow
Pythonの機械学習ライブラリ
04:17
play_arrow
機械学習の分析手順
02:04
play_arrow
機械学習とは
03:45
play_arrow
手法を決める前に留意すること
06:20
play_arrow
タスクの決定
03:18
play_arrow
第1・2回で使用するデータ
03:09
play_arrow
データの観察
14:50
play_arrow
データの観察と前処理の関係
03:19
play_arrow
本授業のまとめ
play_arrow
jupyter Notebookの起動
02:15
play_arrow
データの読み込み
01:22
play_arrow
データの行・列数を確認する
01:00
play_arrow
欠損値のチェック
00:51
play_arrow
データの型のチェック
00:57
play_arrow
データの基本統計量を調べる
01:46
play_arrow
箱ひげ図を作成する
01:09
play_arrow
散布図を作成する