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