【動画講座】ゼロからはじめる機械学習講座「前処理と特徴量エンジニアリング」

こちらの講座は過去に収録した講座を開催日程にメール配信いたします

データ分析をするときに得られたデータをそのまま使用する場合もありますが、分析の精度を向上させて有用で意味のある分析をするために、分析者が特徴量を作成することがあります。

これは、データの特徴的な分布や傾向を調べながらデータをつくるので特徴量エンジニアリングと呼ばれます。さらに、前処理と呼ばれる分析前の処理を行い、外れ値や欠損値を扱えるデータに変えたり除いたりすることも必要となります。

今回の講座ではこの前処理と特徴量エンジニアリングを扱います。

＜想定案件イメージ＞

顧客分析：Business Inteligence（ビジネス・インテリジェンス)としてデータを可視化して売上を分析する

精度向上・精緻化：機械学習のモデルを作成したが精度を改善したり、精緻化したりする要望があるとき

講座内容

○データの可視化
○データの統計的な量を計算
○前処理での欠損値の扱い
○標準化と正規化
○カテゴリ変数の扱い
○サッカーチームのデータ分析での実践

【使用言語】
Python

実行環境

実行環境がない場合はanaconda をinstall してください。

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