基礎に戻る週1：Pythonプログラミング＆データサイエンスの基礎

基礎に戻る週1：Pythonプログラミング＆データサイエンスの基礎を学ぶ

 

私たちと一緒にバックトゥベーシックスのパスウェイに参加し、新しいキャリアを始めるか、データサイエンスのスキルを磨いてください。バックトゥベーシックスのパスウェイは4週間とボーナス週に分かれています。これらのブログをコースガイドとして利用していただければ幸いです。

最初の週では、Python、データ操作、および可視化について学びます。

• 1日から3日目：データサイエンティストを目指すためのPythonの基本
  • データサイエンスでのPythonの役割についての紹介。
  • Pythonの構文、データ型、制御構造の初心者向けガイド。
  • 理解を固めるためのインタラクティブなコーディング演習。
• 4日目：Pythonデータ構造の解明
  • ステップバイステップのガイドでPythonの基本的なデータ構造について学びます。リスト、タプル、辞書、セットについて、実践的な例とデータ処理での重要性も学びます。
• 5日から6日目：NumPyとPandasによる実践的な数値計算
  • 数値解析とデータ操作におけるNumPyとPandasの力を発見しましょう。実世界の応用事例や実践的な演習も含まれています。
• 7日目：Pandasによるデータクリーニングの技術
  • Pandasを使用して必要なデータクリーニングのスキルを身につけましょう。

では、始めましょう。

• テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース
• DB-GPT プロプライエタリLLMテクノロジーを使用して、データベースとのインターフェースを変革する
• 「パンドラの箱をのぞいてみよう：『ホワッツインマイビッグデータ（WIMBD）』で言語モデルのデータセットの隠された複雑さを明らかにする」

 

データサイエンスのためのPython入門

 

第1週 – パート1：データサイエンスのためのPython入門

初心者向けのガイドでPythonのセットアップとデータサイエンスでの役割の理解を始めましょう。

ジェネラティブAI、ChatGPT、Googleバード-これらはおそらく過去数ヶ月間によく聞いている用語です。この騒ぎの中、多くの人々がデータサイエンスなどのテックフィールドに進出しようと考えています。

さまざまな役割の人々は、自分たちの仕事を保ちたいと思っているので、現在の市場に合わせてスキルを開発しようとします。競争の激しい市場であり、データサイエンスへの関心がますます高まっているので、オンラインでのコース、ブートキャンプ、修士課程（MSc）などが数多く提供されています。

 

Pythonの基礎：構文、データ型、および制御構造

 

第1週 – パート2：Pythonの基礎：構文、データ型、および制御構造

Pythonを学びたいですか？Pythonの構文、サポートされているデータ型、制御構造の基礎を学びましょう。

Pythonのプログラミングを学びたい初心者ですか？もしそうなら、この初心者向けチュートリアルは、言語の基本を習得するためのものです。このチュートリアルではPythonの-かなり英語にも使いやすい-構文を紹介します。また、Pythonでさまざまなデータ型、条件文、ループの操作方法も学びます。

もしすでに開発環境にPythonがインストールされている場合は、Python REPLを起動してコードを書きましょう。または、インストールをスキップしてすぐにコーディングを開始したい場合は、Google Colabにアクセスしてコーディングを行ってください。

 

Pythonデータ構造の入門 – 5つのステップで学ぶ

 

第1週 – パート3：Pythonデータ構造の入門 – 5つのステップで学ぶ

このチュートリアルでは、Pythonの基本的なデータ構造であるリスト、タプル、辞書、セットについて説明します。それぞれの特徴、使用例、実践的な例を5つのステップで学びましょう。

問題の解決策をアルゴリズムの各ステップにコマンドの数々を組み合わせて組み立てる場合、ある時点でデータを処理する必要が生じ、データ構造が重要になります。

これらのデータ構造は、データを効率的に整理して保存する方法を提供し、有用な機能を実行しスケーリングすることができる高速でモジュラーなコードの作成に不可欠です。特定のプログラミング言語であるPythonには、独自の組み込みデータ構造があります。

 

NumpyとPandasの導入

 

第1週 – パート4： NumpyとPandasの導入

Pythonでの数値計算とデータ操作におけるNumpyとPandasの使い方の概説。

データサイエンスのプロジェクトに取り組んでいる場合、Pythonパッケージはあなたの生活を楽にしてくれます。データの操作や機械学習/ディープラーニングモデルの適用など、複雑な操作を行うには数行のコードしか必要ありません。

データサイエンスの旅を始める際には、NumPyとPandasという2つの最も便利なPythonパッケージの学習から始めることがおすすめです。この記事では、これらの2つのライブラリを紹介します。さあ、始めましょう！

 

Pandasによるデータクリーニング

 

第1週 – パート5： Pandasによるデータクリーニング

パワフルなPandasライブラリを使用したデータクリーニングおよび前処理の手順を初心者向けに解説します。

私たちのデータはしばしば複数のリソースからやってきて、クリーンではありません。欠損値、重複、間違ったフォーマット、望ましくない形式などが含まれる場合があります。この散らかったデータで実験を行うと、正確な結果にはなりません。

したがって、モデルにデータを供給する前にデータを準備する必要があります。このデータの準備には、潜在的なエラーや不正確さ、不整合性を特定して解決するという作業が必要です。

 

データの可視化：理論と技術

 

第1週 – パート6： データの可視化：理論と技術

データに基づく世界を観察する方法の秘密を解き放つ。

ビッグデータや複雑なアルゴリズムが支配するデジタルの風景において、一般の人々が数字やデータの海に迷っていると思うかもしれません。

しかし、生のデータと理解可能な情報の橋渡しはデータの可視化の芸術にあります。それは私たちを導くコンパスであり、我々に案内する地図であり、我々が日々遭遇する膨大なデータを解読する通訳です。

しかし、良い可視化の背後にはどんな魔法があるのでしょうか？なぜ一つの可視化は理解を助ける一方、別の可視化は混乱させるのでしょうか？

 

MatplotlibとSeabornによる視覚化の作成

 

第1週 – パート7： MatplotlibとSeabornによる視覚化の作成

仕事で必要な基本的なPythonパッケージの視覚化について学びましょう。

データの仕事ではデータの状況を理解するためにデータ可視化が不可欠です。生データを直接受け入れるのは困難ですが、可視化によって人々の興味と関与を引き起こすことができます。これは、データの分野で成功するためにはデータの可視化を学ぶことが重要です。

MatplotlibはPythonで最も人気のあるデータ可視化ライブラリの1つです。非常に多目的であり、スクラッチからほとんどすべてを視覚化することができます。このパッケージでは、可視化の多くの側面を制御することができます。

一方、SeabornはMatplotlibの上に構築されたPythonのデータ可視化パッケージです。このパッケージには様々なビルトインのテーマがあり、非常に単純な高レベルのコードでデータの可視化を行うことができます。見た目が良いデータ可視化を素早く行いたい場合には、このパッケージが最適です。

 

まとめ

 

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****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

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