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、エクセルでｸﾞﾗﾌ表示していて、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「決定木ﾓﾃﾞﾙ」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！

他人のpythonコードを読むためのステップ｜素敵な未来を創造したいボク君｜note

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～