Intermediate Python

Data campでPythonを独学しています。Intermediate Pythonのパートで何を学ぶのかまとめたサイトです。

Pythonの学習は、データサイエンスを志す人にとって非常に重要です。Matplotlibの関数を使って実際のデータを可視化する方法を学び、辞書やpandas DataFrameなどのデータ構造に精通することができます。Pythonのブール論理、制御フロー、ループなどの重要な概念を学んだ後は、学んだことすべてを組み合わせて、統計学を使用してケーススタディを解決する準備が整います。
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① Matplotlib

データの可視化は、データサイエンティストを目指す人にとって重要なスキルです。Matplotlib を使うと、意味のある、洞察に満ちたプロットを簡単に作成することができます。この章では、様々なタイプのプロットを作成する方法と、より視覚的に魅力的で解釈しやすいようにカスタマイズする方法を学びます。

② Dictionaries & Pandas

Pythonのリストに代わる辞書と、Pythonで表形式のデータを扱うためのデファクトスタンダードであるpandas DataFrameについて学びます。データセットの作成と操作の実習を行い、これらのデータ構造から必要な情報にアクセスする方法について学びます。

③ Logic, Control Flow and Filtering

ブール論理は、Pythonプログラムにおける意思決定の基礎となるものです。さまざまな比較演算子、それらをブール演算子と組み合わせる方法、そしてブール演算の結果を制御構造で使用する方法について学びます。また、pandasのDataFrameで論理を使ってデータをフィルタリングする方法も学びます。

④ Loops

Pythonのコードを繰り返し実行するために使えるテクニックはいくつかあります。ループは繰り返されるif文のようなものですが、forループはあらゆる種類のデータ構造に対して反復処理を行います。この章でそれらについてすべて学びましょう。

⑤ Case Study: Hacker Statistics

この章では、このコースで学んだすべての概念を応用することができます。ハッカー統計学を使って、賭けに勝つ確率を計算します。乱数発生器、ループ、Matplotlibを使い、競争力をつけましょう

データセット①Gapminder

データセット② Cars

データセット③ BRICS