Pythonブートキャンプ［データ分析コース］ ～コードを書くチカラを鍛える3週間集中プログラム

本書の効果的な使い方
本書のゴール「分析コンペティション」
インストール不要の実行環境「GoogleColab」

■Chapter1データ分析でよく使う「基礎文法」15問
［問1-01］リストを作成する
［問1-02］Pythonの条件分岐を学ぶ
［問1-03］条件に合う要素を格納したリストを作成する
［問1-04］Pythonのループをマスターする
［問1-05］リスト内包表記をマスターする
［問1-06］リストを結合する
［問1-07］リストから要素を取り出す
［問1-08］リストのソートを学ぶ
［問1-09］スライスをマスターする
［問1-10］タプルの基本操作を学ぶ
［問1-11］辞書を作成する
［問1-12］辞書を結合する
［問1-13］関数を作成する
［問1-14］lambda式の基本を学ぶ
［問1-15］lambda式を使ってリストをソートする
COLUMNプログラミング学習は英語や料理の習得と同じ？

■Chapter2基本の流れをおさえる「分析フロー」10問
［問2-01］ファイルからデータを読み込む
［問2-02］データフレームの基本情報を確認する
［問2-03］データフレームの基本操作を学ぶ
［問2-04］データを絞り込む
［問2-05］データをソートする
［問2-06］欠損値の扱い方を学ぶ
［問2-07］グルーピング（集約）を理解する
［問2-08］データを可視化する
［問2-09］かんたんな統計分析を実行する
［問2-10］データを結合する

■Chapter3分析前の下処理をする「データ加工」20問
［問3-01］特定の列のユニークな値を確認する
［問3-02］列の値を置換する
［問3-03］新しい列を追加する
［問3-04］列の値を標準化する
［問3-05］外れ値を検出して対処する
［問3-06］欠損値を特定の値で埋める
［問3-07］データを正規化する
［問3-08］特定の行をインデックスで抽出する
［問3-09］特定の行をラベルで抽出する
［問3-10］特定の行と列を抽出する
［問3-11］特定の列に文字列を追加する
［問3-12］特定の列を新しい値で更新する
［問3-13］条件付きで列の値を更新する
［問3-14］複数の条件で列の値を更新する
［問3-15］データフレームを分割する
［問3-16］列の値を別のカラムに分割する
［問3-17］特定の列を数値に変換する
［問3-18］カテゴリ変数をLabelEncodingする
［問3-19］カテゴリ変数をOne-HotEncodingする
［問3-20］数値データをカテゴリデータに変換する
COLUMNデータサイエンティストにキャリアアップするには？

■Chapter4“見える形”に表現する「データ可視化」10問
［問4-01］ヒストグラムを描画する
［問4-02］棒グラフを描画する
［問4-03］散布図を描画する
［問4-04］箱ひげ図を描画する
［問4-05］円グラフを描画する
［問4-06］ヒートマップを描画する
［問4-07］ラインプロットを描画する
［問4-08］バイオリンプロットを描画する
［問4-09］散布図行列を描画する
［問4-10］複数グラフを描画する

■Chapter5データの傾向をくわしく見る「統計学」10問
［問5-01］特定の列の最大値と最小値を確認する
［問5-02］データの要約統計量を確認する
［問5-03］相関係数を計算する
［問5-04］最頻値を求める
［問5-05］確率密度関数を推定し描画する
［問5-06］歪度と尖度を計算する
［問5-07］対数変換をおこなう
［問5-08］Box-Cox変換をおこなう
［問5-09］Yeo-Johnson変換をおこなう
［問5-10］カテゴリデータの独立性を検定する
COLUMNコードはどのくらい覚えればいいのか？

■Chapter6学習し未来を予測する「機械学習」20問
［問6-01］データセットを説明変数と目的変数に分割する
［問6-02］学習用データと評価用データに分割する
［問6-03］線形回帰モデルを作成する
［問6-04］線形回帰モデルを評価する
［問6-05］交差検証をおこなう
［問6-06］機械学習モデル作成の準備をする（分類問題）
［問6-07］ロジスティック回帰モデルを作成して評価する
［問6-08］特徴量を標準化し、ロジスティック回帰モデルを作成する
［問6-09］層化交差検証を実装する
［問6-10］forループを活用した層化交差検証を実装する
［問6-11］決定木モデルを作成する
［問6-12］ランダムフォレストモデルを作成する
［問6-13］すべてのデータを特徴量に使う
［問6-14］すべてのデータを使ってLightGBMモデルを作成する
［問6-15］特徴量の重要度を可視化する
［問6-16］LightGBMモデルのハイパーパラメータを調整する
［問6-17］LightGBMモデルのハイパーパラメータを自動で調整する①
［問6-18］LightGBMモデルのハイパーパラメータを自動で調整する②
［問6-19］アンサンブル学習をおこなう
［問6-20］正解率88.2％を目指して精度改善する

■Chapter7分類問題のKaggleコンペに挑戦しよう
問題
解答解説STEP1　ベースライン作成
解答解説STEP2　特徴量エンジニアリング
解答解説STEP3　モデルチューニング
Chapter7 コード全体

■Chapter8回帰問題のKaggleコンペに挑戦しよう
問題
解答解説STEP1　ベースライン作成
解答解説STEP2　特徴量エンジニアリング
解答解説STEP3　モデルチューニング
Chapter8 コード全体