【初心者：ハンズオン】Pythonスクレイピングによるデータフレーム

参考サイト

https://www.codexa.net/collaborative-filtering-k-nearest-neighbor/

出塁率順に並び変え

print(df_ops.sort_values(by='OPS',ascending=False))

df_ops.to_csv("20180630_baystarts_OPS.csv",sep='\t') ```

複数列出力

概要

自分で取得からデータ整形まで、機械学習の最初の段階で必要なデータの用意を行う。

scikit-learnなど機械学習する際にデータがきちんと整理された 状態かつデータそのものを自由に扱えることが必須なため、
Pandas・beautifulsoup・Requestsに焦点を絞った内容になります。

※参加者の方はPython3系が動くPC環境のご用意をお願いいたします。

※今回はscikit-learnなどの機械学習はいたしません。機械学習をする前の大事なステップを行います。

※設定方法がわからない場合、勉強会前々日までにお問い合わせください。

※当日にセットアップの時間を取っていますがなるべく事前にセットアップをすることを推奨しています。

▼設定はこちらを参考にお願いいたします。

Python3の環境設定
https://techplay.jp/community/wi-data-science/message/1457

タイムスケジュール

時間	内容	登壇者
11:30〜	受付開始
12:00〜12:05	オープニング	田代
12:05〜12:10	環境セットアップおよび確認	田代
12:10〜15:00	▼beautifulsoupやRequestsスクレイピング基本 ▼Google Chrome Toolの使い方 ▼Pandasを使いデータ整形 ▼課題 - 指定したページのスクレイピングおよびデータ整形	田代
15:00〜15:15	休憩
15:15〜16:00	質疑応答およびアンケート回答	田代
16:00〜	終了	田代

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

田代 真輝人

所属企業名：Walker Industries

▼自己紹介
在学中にフリーランスとしてWeb制作に従事。
その後業務委託でアドテク系・EC系・CMS・データ系に携わり
バックエンド領域からデータサイエンスへコンバートし現在新規サービスの・解析・機械学習に従事

▼スキルセット
主にデータ解析・データベース実装・構築設計が得意です。
Python / PHP / C / C++ / C# / Shell / AWK / MySQL / Elasticsearch / Kibana / BigQuery / AWS

スタッフ

Y・A氏

▼自己紹介
某AWSとモバイルの会社で3年間iOSのアプリケーション開発に従事、その後AWS運用サポートを2年経験し現在に至る

- iOS
- Android
- AWS ソリューションアーキテクト・デベロッパー・SysOps

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参加対象

• 初心者
• エンジニア(Python扱ってみたいもしくは扱ってる)
• マーケター

※ リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。

※ 飲食のみを目的としたご応募・ご来場はご遠慮ください。

※ 補欠者の方は、ご来場いただいてもご入場いただくことが出来ませんのでご了承ください。

※ 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。

持ち物

・Python3系が動くPC

・筆記用具

参加費

【事前参加登録者】

当日現金払い

※ 受付時にお支払いください。

ハッシュタグ

#walkerindustries

お問い合わせ

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