【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 (
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アイデア取得用APIとは、オープンガバメントラボで提供する各種アイデアボックスから、そこに投稿されたアイデアに関する情報を取得する為のAPIです。APIを提供するホストオープンガバメントラボ – アイデアボックス http://opengov.openlabs.go.jp/現在、WEBAPIが利用可能なものは上記サイトのみです。 今後は、APIが準備できたシステムから、順次追加して参ります。 エンドポイント/api/?type=ideaパラメータパラメータ名内容指定例idea_idアイデアのid252ce4a2-5784-52ee-e08f-4c0a35416f99orderソートする項目名datederectionソートの順序asc, descoffsetリストの場合の開始地点0limit取得する件数20format返されるデータの形式json, jsonp, php, xml返されるデ
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