データサイエンス

人工知能・機械学習を勉強をし始めた初学者向けのUdemy講座のご紹介です。数学が苦手な方でも、中学の内容から易しく教えてくれるお勧めの講座です。機械学習なにから勉強すればいいかわからない！という方にも勉強を始める種火として是非＾＾。

2020年3月から独学でPythonの勉強を始め、2021年4月にデータサイエンススキルを活かした仕事を頂くまでの1年間をまとめました。ご参考になれば幸いです。

新しい素材の開発速度を速めるうえでデータサイエンスを用いることはとても大事です。その理由を私なりに解説します。

Pythonを用いた一次元データにおける外れ値の確認方法、削除方法、外れ値の扱い方について解説します。

マーケティングセールスデータを用いてPythonでの基本統計量の算出方法についてご説明します。

複数のデータを行または列方向に連結したいときありますよね。簡潔に解説します。

Pythonでデータ内容を確認後、欠損値の有無を可視化して対処する方法について解説します。

Pythonを用いたファイルの読み込み方法と保存方法、いらない行列の削除方法について解説します。

次元削減にもPCA,MDS,t-SNEなどいくつか種類があります。違いや、分類性能について解説します。

教師なし学習も機械学習にはとても重要です。教師あり学習だけが機械学習ではないですので、ご注意を。