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Pythonデータサイエンスパッケージコースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-packages-data-science Python Packages for Data Science コースの詳細とレビュー プログラミング言語を学ぼうと決めたことはあるものの、途中で行き詰まり、挫折してしまった経験はありませんか?このスペシャライゼーションは、プログラミング経験がほとんどなく、データを扱うためにPythonをツールとして使用したいと考えている学習者のために設計されています。 Pythonの基本をマスターした今、データサイエンスで使用されるPythonパッケージ、具体的にはPandas、Numpy、Matplotlib、Seabornに焦点を当てることになります。 このコースでは、まず「Hello, packages!」というモジュールから始まり、Pythonパッケージの便利さと力を体験します。データ操作のためのNumPyとPandasを学び、データの視覚化にはMatplotlibとSeabornを使えるようになります。 コースの内容 こんにちは、パッケージ!ここでは、Pythonの基本を活用して、パッケージの便利さを体験することができます。 データ操作:NumPyとPandasデータサイエンスではデータを操作します。NumPyとPandasの2つのパッケージを学びます。 データ視覚化:Matplotlibデータ処理や分析だけでなく、データ視覚化とコミュニケーションも重要です。Matplotlibを使ってデータをより魅力的に表現します。 データ視覚化:SeabornSeabornはMatplotlibの上に構築されており、さらにパワーと便利さを提供します。 このコースは、プログラミング初心者に優しい内容であり、実践的なプロジェクトや課題を通じて学ぶことができるため、非常にオススメです。データサイエンスの世界に足を踏み入れたい方は、ぜひ受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-packages-data-science

Courseraで学ぶ機械学習:回帰と分類のスキルを磨こう

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning こんにちは、皆さん!今日はCourseraで提供されている「Supervised Machine Learning: Regression and Classification」コースについて詳しく紹介し、私のレビューとおすすめポイントをお伝えしたいと思います。このコースはDeepLearning.AIとStanford Onlineが協力して作成したもので、機械学習の基礎を学ぶための素晴らしいプログラムです。 ### コース概要 このコースでは、Pythonを使用して人気のある機械学習ライブラリであるNumPyとscikit-learnを活用しながら、機械学習モデルを構築します。具体的には、回帰と分類タスクに特化した、教師あり機械学習モデルを構築し、トレーニングします。 ### シラバスのハイライト 1. **第1週:機械学習の紹介** コースが始まります!機械学習の魅力的な世界に飛び込む準備をしましょう。 2. **第2週:複数の入力変数を使った回帰** 線形回帰を複数の入力特徴に拡張し、モデルのトレーニングやパフォーマンスを向上させる方法を学びます。最終的には、コードで線形回帰を実装する練習を行います。 3. **第3週:分類** 教師あり学習のもう一つのタイプ、分類について学びます。ロジスティック回帰モデルを使用してカテゴリを予測し、過剰適合問題に対処するためのレギュラリゼーションについても学びます。 ### おすすめポイント – **初心者に優しい**: 機械学習にあまり経験がない方でも、わかりやすい説明と実践的な演習が用意されています。 –…