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Pythonデータ分析のために学ぶべきこと

下次还敢
リリース: 2024-03-28 21:30:31
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Python データ分析のニーズの学習: Python の基本的なプログラミング データ構造: リスト、タプル、辞書、NumPy 配列、Pandas データ フレーム データ処理: 読み取り、書き込み、クリーニング、探索、視覚的な統計分析: 記述統計、仮説テスト、相関、回帰 機械学習の基礎: 教師あり、教師なし学習、モデルの評価とチューニング データ視覚化ツール: Matplotlib、Seaborn、Plotly 補助ツールとライブラリ: Pandas、scikit-learn、Jupyter Notebook

Pythonデータ分析のために学ぶべきこと

Python データ分析を学ぶために必要な知識

1. Python プログラミングの基礎

  • 変数、データ型、演算子
  • 制御フロー (条件、ループ)
  • 関数、モジュール、パッケージ

2. データ構造

  • リスト、タプル、辞書
  • #NumPy 配列、Pandas データ フレーム

#3. データ処理

#データ読み取りと書き込み
  • データのクリーニングと準備
  • データの探索と視覚化
4. 統計分析

記述統計 (平均、中央値、標準偏差)
  • 仮説検定 (t 検定、ANOVA)
  • 相関と回帰
  • #5. 基本機械学習の

#教師あり学習 (線形回帰、ロジスティック回帰)

教師なし学習 (クラスタリング、主成分分析)
  • モデルの評価とチューニング
  • #6. データ視覚化ツール
##Matplotlib

Seaborn

Plotly
  • 7. その他のツールとライブラリ
  • ##Pandas
  • #scikit-learn

Jupyter Notebook

##学習リソース
  • オンライン コース: Coursera、Udemy、edX
  • 書籍:

「Python データ サイエンス ハンドブック」 "

"Python データ分析の実践"
  • チュートリアルとドキュメント:

    • 公式 Python ドキュメント
    • Pandas ドキュメント
    scikit-learn ドキュメント
    • ##ヒント
    • から始めてステップバイステップで学習してください。基本。
    • 練習は重要です。実際の問題を解いてみてください。
  • オンライン コミュニティやフォーラムに参加して、他の人に助けやアドバイスを求めてください。

以上がPythonデータ分析のために学ぶべきことの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ソース:php.cn
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