【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス

データ解析の基本、可視化、統計、機械学習などデータサイエンスに関するあらゆる実践的なスキルがPythonで身に付く!
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  • Lectures 104
  • Length 17.5 hours
  • Skill Level All Levels
  • Languages Japanese
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About This Course

Published 2/2016 Japanese

Course Description

このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。

このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。

- Pythonプログラミングへの知識が深まります。

- numpyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。

- pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。

- matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。

- Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。

- 機械学習への理解が相当高まります。

- すべてのコードはPython3に完全対応しています。

20時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使えるPythonコードがまとまった資料が用意されていますので、データサイエンスに関する知識が飛躍的に高まります。

What are the requirements?

  • 基礎的な数学のスキル
  • パソコン(OSは、Mac、Windows、Linuxならどれでも構いません)
  • あとは、やる気

What am I going to get from this course?

  • Pythonを使った基本的なプログラミング
  • IPython notebookを使ったPythonプログラミング
  • numpyを使ったベクトルや行列の操作
  • pandasを使ったデータ処理
  • JSON、HTML、Excelシートなどのデータ形式をPythonで扱う
  • matplotlib、seabornを使ったデータの可視化
  • 応用範囲の広いデータ解析のスキル

What is the target audience?

  • Pythonプログラミングだけでなく、データサイエンスやデータの可視化に興味がある方々
  • Pythonの経験は問いませんし、プログラミング初学者でも大丈夫です。
  • 急速な広がりをみせる、データサイエンスの世界を覗いてみたい方々

What you get with this course?

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Curriculum

Section 1: このコースの内容とPythonについて
コースの概要
Preview
04:13
学習を進めるために
Article
Section 2: 準備
インストールとセットアップ
Preview
04:15
IPython notebookの使い方
Preview
06:46
学習を進めるための資料
02:36
Section 3: numpyを知ろう
numpy入門
Article
アレイを作る
06:19
アレイを使った計算
04:33
アレイの添え字
12:18
行と列の入れ替え
08:23
アレイと計算のための関数
05:06
アレイを使ったデータ処理
19:04
アレイのの入出力
07:21
Section 4: pandas入門
Series(1次元のデータ列)
11:41
DataFrame(テーブル型のデータ)
14:43
indexの基本
03:19
indexを変える
10:49
行や列を削除する
04:29
データを取り出す
07:14
形の違うデータの計算
08:47
データの並べ替えと順番
04:32
データと統計量
15:20
欠損値の扱い
08:44
indexの階層構造
09:43
Section 5: データ解析の基礎 その1
テキストデータの読み書き
08:00
JSON
03:53
HTMLからのデータの取り出し
03:06
Excel形式のファイルを読み込む
03:41
Section 6: データ解析の基礎 その2
データのマージ
16:58
indexを使ったマージ
09:16
データの連結
09:38
DataFrameを組み合わせる
10:48
SeriesとDataFrameの変換
09:46
ピボットテーブルの作り方
04:26
重複したデータの処理
06:20
マッピングを使った列の追加
04:53
置換
03:06
indexの変更
07:01
ビニング(Binning)
05:28
外れ値
09:47
Permutation
06:57
Section 7: データ解析の基礎 その3
データをまとめるGroupBy
19:32
データをまとめるGroupByその2
11:32
データのAggregation
14:20
Split、Apply、Combining
10:42
クロス集計表
06:28
Section 8: データの可視化
Seabornのインストール
01:36
ヒストグラム
09:55
カーネル密度推定
22:53
分布の可視化
05:27
ボックスプロットとバイオリンプロット
11:17
回帰とプロット
22:25
ヒートマップとクラスタリング
19:33
Section 9: 実践データ解析
実践データ解析(導入)
02:25
実践データ解析(準備)
04:31
タイタニック その1
16:36
タイタニック その2
17:48
タイタニック その3
15:55
タイタニック その4
02:49
株式市場のデータ解析入門
03:05
株式市場 その1
11:58
株式市場 その2
17:09
株式市場 その3
09:55
株式市場 その4
11:03
株式市場 その5
32:10
選挙とデータ解析
02:26
選挙 その1
17:01
選挙 その2
15:51
選挙 その3
13:02
選挙 その4
18:53
Section 10: 機械学習
機械学習入門
08:58
線形回帰 その1
15:26
線形回帰 その2
12:28
線形回帰 その3
18:02
線形回帰 その4
15:26
ロジスティック回帰 その1
11:34
ロジスティック回帰 その2
11:52
ロジスティック回帰 その3
12:29
ロジスティック回帰 その4
07:50
多クラス分類 その1:ロジスティック回帰
13:48
多クラス分類 その2:k近傍法
13:43
サポートベクトルマシン(SVM) その1
06:49
サポートベクトルマシン(SMV)その2
07:04
ナイーブベイズ分類 その1
09:40
ナイーブベイズ分類 その2
04:23
決定木とランダムフォレスト
24:28
Section 11: 付録A:Pythonの基礎
Pythonの基礎 その1
10:31
Pythonの基礎 その2
07:41
Pythonの基礎 その3
08:16

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Instructor Biography

Shingo Tsuji, プログラミング(Python)、データ解析

1975年東京生まれ。東京大学工学部計数工学科、同大学院を修了。IT系ベンチャー企業で、JavaををつかったWebアプリケーションの開発に従事したあと、大学の博士課程に戻り、生命情報科学の分野で博士号を取得後、おもにがん研究分野における大規模データの解析に従事。2005年頃からPythonに注目し、最近はほとんどすべての仕事をPythonで片付けている。

Instructor Biography

Jose Portilla, Data Scientist

Jose Marcial Portilla has a BS and MS in Mechanical Engineering from Santa Clara University and years of experience as a professional instructor and trainer for Data Science and programming. He has publications and patents in various fields such as microfluidics, materials science, and data science technologies. Over the course of his career he has developed a skill set in analyzing data and he hopes to use his experience in teaching and data science to help other people learn the power of programming the ability to analyze data, as well as present the data in clear and beautiful visualizations. Currently he works as the Head of Data Science for Pierian Data Inc. and provides in-person data science and python training courses to a variety of companies all over the world, including top banks such as Credit Suisse. Feel free to contact him on LinkedIn for more information on in-person training sessions.

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