Python初心者 無料で学習を極める(season1 まとめ)
休日やお休みを頂いている時の朝早くから、9日間の学習をトライさせて頂きました。
無料公開をして頂きました SkillupAI様には感謝でございます!本当にありがとうございました。
今回の講習は私としては、 season1 と定義させて頂きました。
というのも、目的は「社内の分析チームがやっているコードが見えること」です!それが達成できていません。笑。
自分なりに、また次の講義か何かを受けながら、コードを見ながら、記事を記載出来ればと思います。
また、こっそりと趣味で実施していた米国株についても、今回の知識を活用し、傾向を予測してみる 事をトライしてみたいと思います。
それは、また別途皆さんに共有できればと思います!
それでは、 season1 の振り返りでございます!
1日目:pythonを実行する環境と簡単な言語学習
環境構築:windows + anaconda
1日目に入る前に、環境構築の記事がありますので、未環境構築状況の場合はこちらを参照下さい!(追記)
ここで、環境構築後、次に進んでくださいね☆
それでは本題ですね。
ここの記事では、pythonのコードを記載する環境と、python言語の特徴を学ぶことが出来たと思います
2日目:関数とクラス・・・機械学習に一歩踏み出す
個々の記事では、関数について学びました。また、pythonで重要なクラスの考え方を学び、一気に機械学習の世界に入った感がありました。笑
3日目:外部ライブラリ NumPyの襲来!
計算を行う関数がたくさん入っているNumPyライブラリに関して学びました。これは今後もたくさん使用するため、しっかりと勉強をしていきたいですね。
4日目:外部ライブラリ ボスキャラPandasの逆襲!
NumPyで、「ライブラリ最高!まじ最強!」と感じていた私ですが、「Pandasすごい・・・」とさらに上をくるボスキャラがでてきました。ここもしっかりと戦っていく必要がありますね☆
5日目:ついにきた!可・視・化💛
Matplotlibを用いて、ついにグラフ化です!ここまでくるとですね、なんといいますか、エクセルでグラフ表示していて、センスの無かった私がついにセンスがある感! を提供できる状態になりました。嬉しい限りです!
6日目:可視化の裏モード!!Seabornの登場
Excelで散布図を用いりながら、近似曲線を表示したり、一部棒グラフに見せたりと複雑な表現を行う事があると思います。そんな時にこのseabornはすごく簡単に実施してくれます。天才でございます!
7日目:料理(機械学習)前の材料調達!
講義では、データの前処理!と大きなくくりであるのですが、あまりの情報量に分割を行いました。ここで、何を使用するかなー。っと言ったデータの処理を行います。料理の下準備です!
8日目:料理前の最終調整(下ごしらえ!)
データの欠損している値の部分へのアプローチや、考え方。文字列情報になっている内容に対して行う処理を記載しています。これで、料理の最終調整ができました!!!
9日目:料理完成!機械学習の料理人の大きな一歩!
そして、ついに、機械学習を行う事になりました。今までの前処理を踏まえた状態に対して、一般的な「決定木モデル」などを用いて、タイタニック号の生存確率について予測を行いました。いやー。感動しましたね!数字がでたとき★
以上がseason1 となります。他にも番外編に関しても作っていますので、興味がある方はどうぞ!
season2を始めたら、また記事を書かさせて頂きますね!それではまた~
よろしければサポート頂けると幸いです!子供へのパパ時間提供の御礼(お菓子)に活用させて頂きます☆