こんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)です。
ここから統計っぽくなってきました。
記述統計 推論統計 回帰とやっていきます。
ディレクトリの操作もJupyter notebook上でできますのでメモっています。
データの読み込み＞pandas.DataFrame化
ヒストグラム 箱ひげ図 散布図
分散 標準偏差 変動係数 相関係数 共分散 相関
線形単回帰分析 決定係数（寄与率）
ローレンツ曲線 ジニ係数化
日: 2019年12月22日
data_science:Chapter2 科学計算 データ加工 グラフの基礎
こんにちは Keita_Nakamori(´・ω・`)です。
Numpy, Scipy, pandas, Matplotlib, seaborn の基礎です。
この章も、Python慣れしている方は読み飛ばして問題ない章です。
スクリプトメモ
data_science:Chapter1 Pythonの基礎
こんにちは、Keita_Nakamori(´・ω・`)です。
「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」を参考に学習を進めています。
pythonで色々と実行していきますので、章ごとにスクリプトのメモを残していこうと思います。※ 我流でやっていますので本書の中身とは異なります。
第一章はpythonの基礎的な操作方法なので、なれている方にとっては読み飛ばして良いところです。
無名関数（ラムダ式）の復習くらいですかね。ああ、そんなのもあったな程度です。高階関数 イテレーター ジェネレータ デコレーターなどは出てきません。
基本、なくてもデータサイエンスでは困りません。
スクリプトメモ