こんにちは! やさしいPython運営事務局です。 １２月１５日(日)に大阪の本町オープンソースラボで、「python AI初心者データ解析基礎講座⑦多変量解析編(スケーリングと次元削減・重回帰分析)」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。連続講座の最終回となる今回も、学生や、様々な業界で働くエンジニアなど様々な方が参加していました！講義の内容はもちろん、仕事のことも相談されていました♪
<当日のプログラム>
pythonデータ解析講座⑦多変量解析編
スケーリングと次元削減(教師なし機械学習)
- 教師なし機械学習：次元削減(主成分分析)など
- Pandas前処理： 多変量解析に向けたスケーリングとデータの前処理
重回帰分析にチャレンジ！
- 教師あり機械学習:重回帰分析の実践
基礎講座⑦では、実際に現場で使用されているデータを使い、統計学の基礎を学びながら、pythonでのデータ分析方法について学びました！ 今回初めて取り組んだ 7-1の主成分分析では、どんな風にイメージすれば理解しやすいかなど、講師たちは、いろいろと工夫を凝らしていました。
7-2では,AIRBNBニューヨークを元にした架空データを利用して、宿泊料を予測する重回帰分析を行いました。p値、t 値、多重共線性などの統計的に必要な用語を学んだ後に、データ解析にチャレンジしました。
今回で、やさしいpythonラボの年内の勉強会予定を全て終えました。
今年は10回以上勉強会を開催してまいりましたが、ご参加いただきました皆様からは温かいお言葉を多数いただき、心より感謝申し上げます。
また来年からもどうぞよろしくお願いいたします。
