はじめに
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分析環境を整えよう
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  • 【ドキュメント】Anacondaについて
  • Matplotlibの日本語化について
  • Matplotlibの日本語化 (Windows)
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  • 【ドキュメント】Matplotlibの日本語化について
まずデータに向き合おう
  • 【スライド】データに向き合う前に
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  • 【スライド】jupyterの立ち上げ方について
  • jupyterを立ち上げてみよう
  • 【スライド】まず基礎分析と可視化をしてみましょう
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  • 【スライド】Pythonの基礎
  • データをもう少し詳しく見てみよう
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  • グラフを描いてみよう(ヒストグラム)
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予測するってどういうこと?
  • 【スライド】目的変数と説明変数
  • 【スライド】代表的な予測問題
  • 【スライド】予測モデルを作るキホン
CASE1:お弁当大作戦~お弁当の売り上げを予測してみよう~
  • 【スライド】お弁当大作戦に挑戦してみよう
  • 【ドキュメント】教材をダウンロードしよう
  • 簡単な予測モデルを作ってみよう
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  • SIGNATE(旧DeepAnalytics)に結果を投稿しよう①
  • submit1の投稿結果を確認してみよう
  • submit2の投稿結果を確認してみよう
  • 【スライド】モデルの評価方法
  • 【スライド】重回帰モデルとダミー変数化
  • 重回帰モデルを作ってみよう
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  • submit3の投稿結果を確認してみよう
  • 【スライド】特徴量の作成・選択
  • 特徴量を作ってみよう①
  • SIGNATE(旧DeepAnalytics)に結果を投稿しよう③
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  • 特徴量を作ってみよう②
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CASE2:優良顧客を探せ!~銀行の顧客ターゲティング~
  • 【スライド】優良顧客を探せ!に挑戦してみよう
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  • 基礎分析をしよう
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  • 【スライド】機械学習に触れてみよう
  • 【ドキュメント】Graphvizのインストールについて
  • Graphvizのインストール①(windows)
  • Graphvizのインストール②(windows)
  • Graphvizのインストール③(windows)
  • Graphvizのインストール①(mac)
  • Graphvizのインストール②(mac)