開催報告:やさしいPython初心者 AI・データ解析&基礎講座④⑤⑥

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開催報告:やさしいPython初心者 AI・データ解析&基礎講座④⑤⑥

こんにちは! やさしいPython運営事務局です。 9月29日(日)に大阪の本町オープンソースラボで、 「python初心者データ解析&基礎講座(関数、ライブラリPandas、Numpy) ④基礎編・⑤初級編」と、「python AI初心者データ解析基礎講座⑥実践編(Pandas前処理&単回帰分析)」を開催しました。

やさしいPythonラボは、Pythonの基礎を学ぶ連続講座で、 プログラミングを仕事、研究、趣味などで使用できるよう、 文系の超初心者から、仕事でPythonを使用している人まで、一緒に学んでいます。 今回も大学生からエンジニアまで様々な方にお越しいただきました。

海外出張中の平尾講師は、Slack上で参加! 皆さん、気軽に質問をしながら、知識を深めていましたよ。

<当日のプログラム>

[午前の部]

Python AI初心者データ解析基礎講座⑥実践編(Pandas前処理&単回帰分析)

  • Pandas実践講座:read_csv, データ構造の確認、データの前処理(欠損値処理、行列の追加削除など)
  • 統計学の基礎:平均値、中央値、分散、標準偏差
  • データの可視化:散布図、相関(Searbornなどのライブラリを使用)
  • Scikit-learnを用いた線形回帰分析:単回帰分析と予測モデルの構築(偏回帰係数、切片、決定係数)

[午後の部]
Python基礎講座④(関数、ライブラリ基礎編)

  • 関数基礎編(関数の基礎、組み込み関数)
  • 関数初級編(関数構造の作成、引数、戻り値などの基本的な実装方法)
  • 関数の練習問題

Python基礎講座⑤(関数、ライブラリ初級編)

  • Numpy:2次元配列、標準偏差などの説明
  • Pandas : データの参照、ソート、スライス、loc/iloc、統計量の表示
  • チャレンジ問題(Seabornを使ってデータを可視化してみよう)
  • ヒストグラム、カーネル密度分布、箱ひげ図、散布図などデータ分析・機械学習の前段階として必要なデータの可視化方法について実際のデータ(不動産)を使用しながら学習

基礎講座⑥では、データの前処理や線形回帰分析について学びました。 かなりのボリュームでしたが、なんとかデータを自分たちなりに考察するところまで到達! 参加された方からは、データ分析の大まかな流れが分かったと言って頂きました。

次回10月27日(日)(時間未定)基礎講座⑥を再び開催します。 今回参加されなかった方はもちろん、参加された方も、復習としてご参加ください。初心者の方も、現役エンジニアの方もお待ちしています!

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