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データ サイエンスのための Python
Python は、データ サイエンス、機械学習、深層学習で最も人気のある言語です。 理解するのはかなり簡単です。 そのため、言語に慣れることから始めることをお勧めします。 理解すべき最も重要な概念は、データ構造と Python 関数です。
数値計算のための NumPy
Python を習得したら、NumPy の学習を続けることができます。 NumPy は、平均値などの数値計算に使用されるパッケージです。 他のほとんどのデータ サイエンス パッケージもその上に構築されているため、これは必須のスキルです。 ここで理解すべき最も基本的な項目は、NumPy 配列とその操作です。
>> 登録して NumPy の学習を開始
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Pandas によるデータ操作
次に、データのクリーニングと操作のためのツールが必要です。 Pandas は、まさにそれを行う NumPy の上に構築されたツールです。 通常、ほとんどのデータはクリーンではないため、これは武器として持っておく必要があるツールです。 ここで理解すべき最も重要なことは、Pandas DataFrame とその操作方法です。
>> クリックして Pandas でデータ操作を開始
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Matplotlib による可視化
データのクリーニングと操作ができるようになったので、分析を視覚的に共有するとよいでしょう。 Matplotlib に入ります。 これは、データ分析の結果を視覚化するために使用できるツールです。 これを使用して、カテゴリ、分布、および関係を視覚化できます — いくつか例を挙げると.
>> Matplotlib でデータの視覚化を開始
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Seaborn による美しいビジュアライゼーション
Seaborn は Matplotlib の上に構築されており、Matplotlib よりも見栄えの良いビジュアルを提供します。 このツールは非常に使いやすいです。 ただし、非常に複雑なビジュアルを実行する場合は、Matplotlib に戻さなければならない場合があります。
>> Seaborn でデータの視覚化を開始
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Plotly によるインタラクティブな視覚化
Plotly を使用すると、操作できるビジュアルを作成できます。 たとえば、領域にカーソルを合わせると詳細情報が表示され、ビジュアライゼーションをズームインおよびズームアウトできます。 また、Plotly と統合された Mapbox を使用したマッピングなど、高度な視覚化を行うこともできます。
>> Plotly で美しいビジュアルを作成
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Dash を使用したインタラクティブな Web アプリケーション
Dash は、Plotly を使用してインタラクティブなデータ サイエンス アプリケーションを構築できるようにする Web フレームワークです。 Plotly で行われた視覚化は、Dash でも行うことができます。 このツールは、Dash HTML コンポーネントを介してタグを介してすべての Html を提供します。 Dash Core Components を介して高度なインタラクティブなビジュアルを提供します。 Dash Callbacks の原則に基づいて動作します。 通常、これらのコールバックにいくつかの入力と出力を提供します。 入力が変更されるたびに、Dash はコールバック関数を起動します。 すごいですよね？
>> Dash でデータ アプリケーションを構築する
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Streamlit を使用したデータ サイエンス アプリケーション
Dash の代替品を探しているなら、Streamlit が最適です。 これは、データ サイエンティストや機械学習エンジニアが美しく高性能なアプリをわずか数時間で作成するためのオープンソース フレームワークです。
>> Streamlit でデータ アプリケーションを構築する
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Power BI Desktop でダッシュボードを構築する
コードを記述したくない場合は、おそらく Power BI Desktop を検討できます。 データを Power BI Desktop にインポートする前に、データをクリーンアップする方法を見つける必要があります。 これを行うには、Python を使用するよりも良い方法は考えられません。
>> PowerBi でダッシュボードの構築を開始
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機械学習
次にできることは、機械学習に飛び込むことです。 ここでは、教師ありおよび教師なし機械学習の最もクールなスキルを学びます。 オープンソースの Scikit-Learn パッケージは、これに必要なすべてのツールを提供します。 ここでは、機械学習モデル、データ分割、および機械学習モデルの評価のためにデータがどのように準備されるかを理解することに焦点を当てます。
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ルールマイニング協会
これは、製品間の関係を見つけるために使用される手法です。 スーパーマーケットなどの小売スペースで働く場合に役立ちます。 このスキルは、よく一緒に購入されるアイテムを特定することで、売り上げを伸ばすのに役立ちます。 たとえば、薬局では、薬 A を購入した患者が薬 B も購入していることに気付く場合があります。薬 A を購入した患者に、処方箋に薬 B も含まれているかどうかを尋ねることは意味があります。 オンライン ストアや学習プラットフォームで、よく一緒に購入するセクションとしてこの手法が使用されているのを見たことがあるでしょう。
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自然言語処理
現在、私たちは非常に多くのデータをテキスト形式で持っています。 このデータは、ブログや Twitter などのソーシャル サイトから取得できます。 そのデータを理解する能力は、今世紀において不可欠なスキルです。 ただし、テキスト データの処理は簡単なことではありません。 テキストデータを数値形式で表現する方法を見つけなければなりません。 幸いなことに、それを可能にするツールが数多く存在します。
>> 自然言語処理を学ぶ
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深層学習
機械学習の複雑さを理解したら、今度は深層学習について調べてみましょう。 これは、ニューラル ネットワークの適用を伴う機械学習の単なる実装です。 これらのネットワークは、人間の脳の働きを模倣しています。 ディープ ラーニングは、大規模なデータセットがある場合、特に NLP やコンピューター ビジョンの問題で主に使用されます。 また、画像分類、画像セグメンテーション、オブジェクト検出などの計算集約型プロセスでも広く使用されています。 このための最も一般的なツールは、TensorFlow、Keras、および PyTorch です。
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自動機械学習
この分野はかなり新しい分野ですが、嵐のように世界を席巻しています。 データをモデルにフィードできるとしたら、それがすべてをやってくれると想像してみてください。 これには、最良の結果を得るためのデータ処理とモデルの調整が含まれます。 これが AutoML の約束です。 これを可能にするツールには、AutoSklearn と AutoKeras が含まれます。
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最終的な考え
これにより、データ サイエンスのラーニング パスがどのようになるかがわかります。 これは氷山の一角にすぎません。 これらを学べば、今でもオンラインで見つけることができる膨大な数のデータ サイエンス ツールとテクニックに驚かれることでしょう。 ただし、ポイントは開始することです。
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