【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
［Python］60,000点のファッションアイテムのデータを使ってDeepLearningを実装 - Qiita
共有すること 60,000点のファッションアイテムのデータを使って、DeepLearningを実装する方法 この記事を書いた人の特徴 ・独学でプログラミングを勉強中 ・プログラミングの実務経験なし ・大学時代はゴリゴリの文系（教育学部）で、数学が苦手。プログラミングにも全く興味なかった。 なぜ共有するのか？ 主な目的は、下記の３点 ①DeepLearningに関する知識を定着化するため ②プログラミング実務未経験でも用意されているライブラリを使えばDeepLearningを実装できることを横展開したいため ③忘れた時に見直すため 「ゼロから学ぶDeepLearning」を読んだ。何となくわかりそうだけど、どう実装すればいいかわからなかった。 その時に参加したDeepLearningに関するセミナーが凄くわかりやすかった。 その時に学んだ知識を自分なりに咀嚼し直して、知識の型化・横展開をした
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