Data Science チュートリアル
データサイエンスは、データサイエンティストやアナリストを目指す人のための包括的なカリキュラムを提供します。私たちのチュートリアルは、統計分析、機械学習、データビジュアライゼーションをカバーしており、初心者から中級者までに適しています。インタラクティブラボや実践的なコーディング演習を通じて、実際のデータセットを使った実践的な経験を得ることができます。私たちのデータサイエンスプレイグラウンドでは、動的なオンライン環境でスキルを応用できます。
その他のスキルツリー
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効率的な計算のための NumPy ブロードキャスティング
ブロードキャスティングは NumPy の強力な機能であり、形状の異なる配列を算術演算で使用できます。配列演算のベクトル化と計算効率の向上方法を提供します。この実験では、NumPy のブロードキャスティングの基本を解説します。
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Pandas 入門とセットアップ
このラボでは、強力なデータ分析ライブラリである Pandas の使い方を学びます。インストールの確認、インポート、基本的な Series の作成、要素へのアクセス、プロパティの検査方法を習得します。
Pandas
NumPy 配列操作の基礎
この実験では、NumPy 配列の基本的な使い方を学びます。NumPy は Python における数値計算のための強力なライブラリです。配列に対する数学的演算を実行するための効率的なデータ構造と関数を提供します。
NumPyPython
Pandas データソート
この実験では、Pandas DataFrame 内のデータをソートするための基本的なテクニックを学びます。単一列および複数列でのソート、ソート順序の制御、ソート操作後の DataFrame インデックスの管理について探求します。
Pandas
Pandas のグループ化と集計
この実験では、Pandas ライブラリを使用したデータグループ化と集計の基本を学びます。groupby() を使用してグループを作成し、さまざまな集計関数を適用する練習をします。
Pandas
Pandas 基本データクリーニング
この実験では、Pandas ライブラリを使用したデータクリーニングの基本的なテクニックを学びます。欠損値の処理、重複の削除、データ型の修正などが含まれます。
Pandas
Pandas による外部データの読み込み
この実験では、Pandas DataFrame への外部データの読み込みの基本を学びます。強力な `read_csv` 関数とその主要なパラメータを使用して、さまざまな実世界の CSV ファイル形式を扱います。
Pandas
Scikit-learn のインストールとセットアップ
この実験では、scikit-learn のインストールを確認し、必要なモジュールをインポートし、Python で機械学習を開始するためのサンプルデータセットをロードする方法を学びます。
scikit-learn
Scikit-learn データ前処理
この実験では、古典的な Iris データセットを使用して、scikit-learn における基本的なデータ前処理技術(StandardScaler による特徴量スケーリングや LabelEncoder によるターゲットエンコーディングなど)を学びます。
scikit-learn
Pandas DataFrame の作成
この実験では、辞書からの作成を含む Pandas DataFrame の基本的な作成方法と、列およびインデックスのカスタマイズ方法を学びます。
Pandas
Pandas 記述統計
この実験では、Pandas DataFrame の平均値、中央値、最小値/最大値など、さまざまな記述統計量を計算する方法を学びます。
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NumPy ユニバーサル関数
この実験では、NumPy のユニバーサル関数 (ufunc) の基本を学びます。ufunc は、配列のブロードキャスティング、型キャスト、その他の標準機能をサポートしながら、ndarray に対して要素ごとに操作を実行する関数です。ufunc のさまざまなメソッド、ブロードキャスティングのルール、型キャストのルール、および ufunc の動作をオーバーライドする方法について学びます。
NumPyPython
NumPy における構造化配列
この実験では、NumPy の構造化配列について学びます。構造化配列は、単純なデータ型の構成であり、名前付きフィールドとして編成されたデータ型を持つ ndarray です。これらは、表形式データなど、各フィールドがデータの異なる属性を表す構造化データを扱う場合に役立ちます。
NumPyPython
Pandas データ選択
この実験では、Pandas DataFrame からデータを選択およびサブセット化するための基本的なテクニックを学びます。これには、列、行、およびデータの特定のスライスの選択が含まれます。
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Matplotlib サブプロットの作成
この実験では、強力な Python のプロットライブラリである Matplotlib を使用して、単一の図で複数のサブプロットを作成およびカスタマイズする方法を学びます。サブプロットの作成、それらへのデータのプロット、レイアウトの調整を実践します。
Matplotlib
Scikit-learn データ読み込みと探索
この実験では、古典的な Iris データセットを使用して、scikit-learn でデータセットを読み込み、探索するための基本を学びます。データのアクセス、ターゲット、特徴量の名前の練習を行い、簡単な可視化を実行します。
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Scikit-learn KNN 分類
この実験では、scikit-learn を使用して K 近傍法 (KNN) 分類器を構築し、Iris データセットで訓練し、新しいデータに対して予測を行う方法を学びます。
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Scikit-learn クロスバリデーション
この実験では、scikit-learn を使用してクロスバリデーションを実行し、機械学習モデルのパフォーマンスをより堅牢に評価する方法を学びます。
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