【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
モンキーPython (Python3対応): 第1回 プログラミング初めの一歩 前編 | Netsphere Laboratories
この文書は、Linux magazine 2005年1月号〜3月号に掲載された連載の草稿を、(株)アスキーLinux magazine編集部の許可を得て公開するものです。校正前の原稿なので読みづらいところもあるかと思いますが、不明な点などありましたらコメントをお送りください。 この連載は、プログラムを作ったことがない人を対象に、簡単なプログラムが書けるようになるまで、プログラミングの基礎の基礎から解説します。Linuxのシステム設定プログラムなどにも使われているPython（パイソン）というプログラミング言語で、プログラミングの初歩から学んでいきましょう。 文：堀川 久 Text: HORIKAWA Hisashi (2012.9) Python 2.7で動作することを確認。 今回の目次: プログラムをつくる Pythonについて Pythonのインストール 対話的に使う テキストエディタ
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