Pythonを学ぶに関する記事一覧
カテゴリ変数を数値化する必要性とオススメ手法を紹介します
こんにちは、TAKです。 前回の記事で変数の種類（量的変数とカテゴリ変数）について紹介しました。 https://vector-ium.com/stats-variable/ 今回は、データ分析においては必須の処理である「カテゴリ変数を数値…
【量的変数 vs カテゴリ変数】この2つの違いは何なのか？データ分析との関係性まで紹介します
量的変数とカテゴリ変数について知りたい人「量的変数とカテゴリ変数って何が違うんだろう？データ分析との関係も含めてわかりやすく教えて欲しい」 こんな悩みを解決していきます。 変数の違いを理解することはデータ分析にも役立つ！ 「量的変数と質的変…
【Python Coding】Numpyの計算処理スピードを検証
こんにちは、TAKです。 前回記事で、pythonライブラリ「PandasとNumpyの違い」について書きました。 https://vector-ium.com/python-library/ その中で、「Numpyはpython標準ライブ…
【Python】PandasとNumpyは何が違うのか？両者の違いをわかりやすく解説します
こんにちは、たなです。 「PandasとNumpyってよく聞くけど、具体的に何が違うの？」pythonを学習し始めると、こんな疑問を持つ人も多いはず。 そこで今回は「PandasとNumpyの違い」についてわかりやすく解説していきたいと思い…
【Python Coding】整然データ(Tidy Data)
こんにちは、TAKです。 前回「データ分析に必須の整然データ」について解説したので、今回は実際にpythonを使ったcodingを紹介していきたいと思います。 https://vector-ium.com/ds-tidy-data/ 【こん…
整然データ（Tidy Data）とは何か？データ整理に必須の型を身に付けてデータ分析力を上げよう
データの型には大きくわけて2つあることを知っていますか？PythonやR言語でのデータ分析力を高めることにもつながる「整然データ」について具体例を使って詳しく解説しています。雑然データとの違いを理解したい人、データ分析力を高めたい人は必見です。 - パート 6
【ゼロから学ぶ】概要程度は知っておきたい「シンギュラリティ」
こんにちは、TAKです。 今回は「ゼロから学ぶシリーズ」として「シンギュラリティ」について触れたいと思います。 【こんな人に読んで欲しい記事です】 ・「AI(人工知能)」について理解を深めていきたい方 ・「シンギュラリティ」について自分なり…
【Python Coding】混同行列(Confusion Matrix)をコードで理解しよう
こんにちは、たなです。 混同行列はこの図でマスターする！ 「混同行列、よくわからない...混乱する...」今回はそんな悩みを解決していきます。実際にpythonのコードを使って理解を深めていきましょう。でもその前に、以下の図をしっかりとイン…
混同行列について「混乱」しないように解説します【Confusion Matrixを理解する】
機械学習を勉強していると必ず出てくる論点の一つが「混同行列」です。これはConfusion Matrixと言われるくらい、混乱してしまいがちな論点ですが、記事内で紹介している図と具体例を理解すれば、しっかりとイメージ化出来るはずです。ぜひ参考にしてみてください。 - パート 6
Pythonコードを書く「3つ」の方法を解説していきます【Jupyter Notebookを使う方法がおすすめ】
「Pythonコードってどうやって書くの？」といった方向けに”3つ”の方法をわかりやすく解説した記事です。中でもおすすめの方法がJupyter Notebookを使う方法。記事内では動画を使ってどのようにPythonコードを書けるのかも紹介しています。Pythonライフを始める一歩、確実に踏み出していきましょう - パート 6