Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難
Why are you using Python ? Rによる自動集計ガイド - Qiita
※タイトルで煽るのは良くないと思ったのでタイトルを変えました。 まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiitaを読んでいて（Rのが絶対便利…！）というお気持ちが強まってきたので勢い余って書きました。 はじめに PythonはColaboratoryで手軽に試せて非常に良いです。実は、RもColaboratoryから使うことができます。ColaboratoryにはRのカーネルが既に入っているのですが、表から見えないようになっているだけなのです。 そこで、見えるようにしたものを用意しました。 R Example - Colaboratory このノートブックを使えば、Rだってすぐ試せます（もうちょっと詳しい説明はColaboratoryでRやSwiftを使う - Qiitaをどうぞ）。 試して下さい。今すぐ。 使用するパッケージ 主にdplyrを使います
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