機械学習のためのPython基礎

強力な機械学習モデルを訓練する前に、データのクリーニング、構造化、操作方法を知る必要があります。この書面によるコースでは、生データをモデル化可能なデータセットに変換するための基本的な Python ライブラリを紹介します。 基本的なPythonスクリプトを書いてから、自信を持ってデータ構造を設計するまでの過程を学びます。明確な説明と書き込みコードのウォークスルーに焦点を当て、NumPyとPandasのコア操作を習得し、実世界のデータセットを扱い、機械学習アルゴリズムに備えることになります。 学ぶことは 機械学習の基本的なデータ概念と用語を理解する。 - NumPy を使って多次元配列を操作し、ベクトル演算を行います 構造化データセットのクリーンアップ，フィルタリング，集約 - 読みやすくロバストなデータパイプラインを作成するために、最新のPythonタイプのヒントを適用します 機械学習のための数値データとカテゴリデータの準備と前処理 書き込み問題とコード解析を通してデータ操作技術を練習する。 キーの定義とコアアレイの概念から始め，構造化コードの例を用いて，高度なデータ変換技術をステップバイステップで説明します。実用的なシナリオを読み，データが原始ファイルからクリーンフォーマットへとどのように流れるかを分析します。 これは，Ｐｙｔｈｏｎの基礎を理解し，データサイエンスと機械学習に移行したい初心者向けに設計された。高度な数学やデータサイエンスの経験は必要ない。 今日からデータ作成のスキルを身につけ始めましょう。