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Development Data Science Python

米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座

データサイエンスのプロが現場目線で徹底的にわかりやすく教えます.ここでしか学べない実践的な内容です.
Highest Rated
Rating: 4.8 out of 54.8 (805 ratings)
3,325 students
Created by かめ れおん
Last updated 3/2021
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Pythonの基礎, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, JupyterLab, OpenCV...etc
  • DockerコンテナとJupyterLabを使った超本格的な環境構築
  • ここでしか学べないデータサイエンスのためのPythonを学べます.

Course content

9 sections • 80 lectures • 23h 18m total length

  • Preview14:48

  • 環境概要(Docker+JupyterLab)
    05:41
  • Docker準備
    06:01
  • 環境構築(Dockerを使えば超簡単!)
    16:30
  • Dockerの基本操作
    11:44
  • JupyterLabの基本操作
    22:22

  • DataType
    32:51
  • 演算子
    19:28
  • if文
    11:08
  • loop処理
    22:51
  • iterableとiterator
    08:39
  • 関数
    16:11
  • mutableとimmutable
    19:34
  • lambda関数
    12:08
  • Exercise!関数を作ってみよう
    25:16
  • *argsと**kwargs
    34:58
  • 本セクション振り返り
    30:40

  • NumPyとは
    05:07
  • NumPy Array
    08:55
  • Broadcasting
    06:29
  • shape
    14:22
  • IndexingとSlicing
    15:27
  • 数値のArrayを関数で作成(arange, linspace, logspace)
    09:43
  • 行列生成 (zeros, ones, eye)
    05:53
  • 乱数生成 (np.random)
    15:40
  • 統計量
    20:09
  • 数学で使える便利関数
    12:56
  • NumPyでのNaNの扱い
    04:34
  • NumPy Arrayの条件フィルターの使い方
    18:13
  • 結合と転置
    10:47
  • NumPy Arrayの保存とロード
    08:44
  • 本セクション振り返り
    18:07

  • Pandasとは
    04:08
  • Seriesを作る
    06:57
  • DataFrameを作る
    12:29
  • DataFrameの基本操作
    23:33
  • DataFrameのフィルタ
    15:49
  • DataFrameのIndex操作
    06:20
  • DataFrameでのNaNの取り扱い
    13:40
  • group by
    12:27
  • 表結合
    22:36
  • 便利関数
    05:44
  • DataFrameのイテレーション
    24:42
  • ピボットテーブルの作り方
    08:31
  • DataFrameをCSVファイルで保存する
    12:36
  • 本セクション振り返り
    27:59

  • Matplotlibとは
    16:32
  • Matplotlibのstyle変更
    12:10
  • Exercise!plotしてみよう!
    28:01
  • 複数のplotを描画する
    22:20
  • 散布図(scatterplot)
    23:18
  • ヒストグラム(hist)と棒グラフ(bar)
    24:55
  • 箱ひげ図(boxplot)
    07:43
  • plotを保存する(pngとpdf)
    21:16
  • 本セクション振り返り
    21:39

  • ヒストグラム(distplot)
    17:57
  • pariplot
    25:10
  • categorical plot
    31:33
  • heatmap
    23:38
  • Seabornのスタイル変更
    26:55
  • 本セクション振り返り
    15:00

  • OpenCVを使ってみる
    24:26
  • OpenCVで画像処理をしてみよう
    24:53
  • ファイルパスのリストを取得する(glob)
    13:12
  • ファイルパスを安全に操作する(os & pathlib)
    18:22
  • プログレスバーを表示する(tqdm)
    29:44
  • CTデータを扱う(nibabel)
    25:03
  • 並列処理(multiprocessing)
    29:40
  • 関数を別ファイルから呼び出す(autoreload)
    08:01
  • 本セクション振り返り
    13:03

  • 概要
    13:27
  • ファイルパスをDataFrameにする
    26:47
  • NIfTIファイルをNumPy Arrayとしてロードする
    17:00
  • ラベルマスクをRGBの3チャネルに変換する
    23:42
  • HUをグレースケールに変換する
    21:15
  • Overlay(CTとアノテーションの重ね合わせ)
    26:42
  • スライスを一覧で表示する
    23:17
  • 各plotに情報を表示する
    29:51
  • おまけ:HU windowを設定する
    07:07
  • 本セクション振り返り
    21:01

Requirements

  • mac推奨
  • 少しのプログラミングの知識(Pythonの経験があるとなお◎ですが,他言語でもOK)

Description

大好評"米国データサイエンティストかめ"による動画講座第二弾です!

わかりやすい! - Pythonの基礎からPythonでデータサイエンスをするのに必要な基本的なライブラリをわかりやすく説明します!

実践的! - 教科書的な内容ではなく,実際のデータサイエンスの現場でどう使うのかを解説しながら丁寧に教えます.

汎用的! -実際にコードを書きながら進めていきますので,コードの書き方とプロの考え方が学べます.

本格的! -コーディング環境も,Docker+JupyterLabを使った本格的なものになっています.なお,どちらも必要最低限のことは講座で教えるので,知識ゼロから始められます.

おもしろい!-映画レビューデータセットとCOVID-19のCTデータを使って解説していきます.

ハンズオン! - 講座内に散りばめられた演習を実際にハンズオンでやることで,学習内容が定着するカリキュラムになっています.


以下は本講座で使用するライブラリ・ツールです.

-Pythonの基礎

-NumPy

-Pandas

-matplotlib

-Seaborn

-OpenCV

-nibabel

-その他Pythonモジュール(multiprocessing, glob, tqdmなど)

-Docker

-JupyterLab


Python × データサイエンスは現代で最もホットな学習領域の1つです.本講座から「Python × データサイエンス」をはじめよう!

(※本講座はMac推奨です.Windowsでも,「Dockerがうごかせる」もしくは「Jupyterを動かせる」人は問題なく講座を進めることができますが,Windowsの環境構築はサポートしておりません.)

(※講座の特に最後のセクションでは,3次元のCTデータを扱うため,メモリが枯渇する場合があります.おそらく16GBあればなんとか実行できると思いますが,もしメモリが足りない人は適宜データ量を落として実行してください.)

大好評の「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」もよろしくお願いします!


Who this course is for:

  • データサイエンスに興味を持っているプログラミング初心者
  • 体系的にデータサイエンスのためのPythonを学びたい人
  • 将来データサイエンスやAI開発に携わりたい人
  • Pythonでデータ処理をしたい人

Instructor

かめ れおん
米国データサイエンティスト
かめ れおん
  • 4.8 Instructor Rating
  • 2,966 Reviews
  • 6,339 Students
  • 3 Courses

米国でデータサイエンティストとして働いています.

東大院⇨外資系IT企業で6年弱勤務⇨2018年から米国

専門はコンピュータ・ビジョン.アメリカの大手Tech企業で医療画像診断AIを開発してます .

初学者の目線で図を使ってわかりやすく解説をします.

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