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GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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本
GA（アクセス解析ツールのGoogleアナリティクス）に詳しいだけの人から、困りごとをデータで解決出来る人になるための物語。
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MasakiShinohara

#python

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#3(2019/4/18)

今回は、計５名で勉強会を行いました！
ご参加頂いたみなさま、来れなかったけど来たがってくれたみなさま、
遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」に記載の内容に沿って、決定木の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
情報利得・エントロピーの考え方により、分割に使う属性を選んでいくプロセスを事例とともに学んだ。
https:/

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#2(2019/4/4)

主催者側の２名含め、計１１名も集まっていただき、
無事に終えることが出来ました。
ご参加頂いたみなさま、遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
・下記、タイタニックコンペ参考記事に沿って、各自のPython環境にてモデル作成
https://www.codexa.net/kaggle-titanic-beginner/
・そのモデル作成の中で、上記記事では

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【随時更新】Pythonメモ（データサイエンス関連）

Pythonでデータ分析(機械学習含む)をやっていて調べたことを、ここに溜めていきます。
誰かの役に立つことを願い。

### データ型
- 型判定
https://note.nkmk.me/python-type-isinstance/

### Pandas・Numpy共通
- 違いと使い分け（相互変換含む）
https://deepage.net/features/pandas-numpy.

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#1

昨晩、初めてのKaggle勉強会が終わりました！
私とアドバイザーのNさん含め、総勢７名。
勉強会としては、丁度良い人数だったのでは。
とても有意義な時間になりました。

以下、やったこと・所感・次回予定内容を書いてみます。
次回（4/4）も本当に楽しみです。

◆やったこと
下記、Kaggleのタイタニック生存予測をやってみた記事を皆で読み込んだ。
【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生

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