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