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 データ分析を学ぶために必要な知識
1. Python プログラミングの基礎
2. データ構造
#3. データ処理
#データ読み取りと書き込み記述統計 (平均、中央値、標準偏差)
#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)Seaborn
PlotlyJupyter Notebook
##学習リソース「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:
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。