Pythonでデータ分析や機械学習をするなら、避けては通れない「NumPy」。 でも、具体的に何ができるの？🤔 その概要を1枚の図解で分かりやすくまとめました！ ✅ 高速な一括計算（ループとおさらば！） ✅ 自由自在な配列操作（変形・結合・切り出し） ✅ 便利な数学・統計機能 ✅…
「データ分析コンペ、Kaggleに興味はあるけど英語が…😰」 そんな方にこそ、日本のプラットフォーム「SIGNATE」がおすすめです！🇯🇵✨ ✅ 完全日本語対応：コンペの説明も、学習教材も全部日本語 ✅ 日本企業と直結：国内企業のリアルな課題に挑戦できる ✅…
おはようございます。 昨日のプログラミング学習 忙しくてほとんど時間が取れなかったので、復習用のスライドを少し見て終了。無理をしないことが継続の秘訣ですね。
「Kaggleって、強い人が戦う場所でしょ？😨」 そう思って敬遠している初心者さん、もったいないです！ 実は、最高の「学習プラットフォーム」なんです🏫✨ ✅ 学習：他人のコード（Notebook）が見放題 ✅ 資源：50,000以上のデータセット＆GPU環境が無料 ✅ 交流：世界中の人と議論できる…
おはようございます。 昨日のプログラミング学習 『Pythonで始めるKaggleスタートブック』を最後まで読み終えました。忘れてしまっている箇所も多く、良い復習になりました。この本は本文はもちろんのこと、著者お2人の対談の部分がコンペに挑戦するにあたって役立つと思います。
🎉 Lovart 日本公式X、開設から1ヶ月未満でフォロワー2,000人突破！ いつも応援してくださっているクリエイターの皆さま、本当にありがとうございます！ 🎁抽選2名様に 、Ultimateプラン1ヶ月（¥30,845相当）をプレゼント！(フォロー＆リポスト,12月21日) 今週、強力な新機能が登場！お楽しみに✨
Pythonで機械学習を始めるなら、まずはこの「道具箱」から！🧰 定番ライブラリ「scikit-learn」でできることを1枚の図解で分かりやすくまとめました。 ✅ 画像を「分類」する（犬か猫か判定など） ✅ 数値を「予測」する（売上や株価など） ✅ データを「グループ分け」する（顧客分析など） ✅…
おはようございます。忘年会だったので朝寝坊。 昨日のプログラミング学習 SIGNATEのコンペ「第2回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」の第3回勉強会の動画がYouTubeにアップされていたので視聴しました。
Pythonでデータ分析や機械学習をするなら、避けては通れない「NumPy」。 でも、具体的に何ができるの？🤔 その概要を1枚の図解で分かりやすくまとめました！ ✅ 高速な一括計算（ループとおさらば！） ✅ 自由自在な配列操作（変形・結合・切り出し） ✅ 便利な数学・統計機能 ✅…
Pythonでデータを「見える化」するなら、まずはここから！📊 強力なグラフ描画ツール「matplotlib」でできることを、1枚の図解でまとめました。 ✅ 基本のグラフ作成（折れ線、棒グラフなど） ✅ データの分布把握（ヒストグラム、箱ひげ図） ✅ 自由自在なカスタマイズ（色、タイトル、凡例） ✅…
おはようございます。お休みなのでスロースタート。 昨日のプログラミング学習 『Pythonで始めるKaggleスタートブック』でLightGBMのハイパーパラメータの調整、Cross Validation、アンサンブルについて復習。しばらく離れていた間に忘れてしまっていたことも少なくないので、復習は重要です。
「Excelでの手作業、もう限界…」 そんな方にこそ、Pythonの「pandas」を知ってほしい！🐍 pandasは、いわば「Pythonで動く超強力なExcel」です。 🔹 面倒なVLOOKUPやピボットテーブル作業を自動化 🔹 大量のデータも一瞬で処理 🔹 複雑なデータ加工も自由自在 「何ができるのか？」…
昨日のプログラミング学習 『Pythonで始めるKaggleスタートブック』で特徴量エンジニアリングを復習。仮説を元に新しい特徴量を作るのが重要なのは分かるけど、これが難しい。自力で作るのが難しければ他人のnotebookを参考にする、AIに頼るなどして知識を蓄えていくしかなさそうですね。
昨日のプログラミング学習 『Pythonで始めるKaggleスタートブック』で特徴量エンジニアリングの復習。今のところSIGNATEのコンペ「第2回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」ではメダル獲得も可能かもしれないので、しっかり復習して戻りたいと思います。
データを「集める」だけで終わっていませんか？ Pythonを使えば、収集したデータを整形し、分析・可視化して、最終的な「意思決定」に繋げるまでを一気通貫で行えます📊➡️💡 ビジネスの課題解決や自動化を加速させる、Pythonデータ分析の標準的なプロセスを図解化しました。…
昨日のプログラミング学習 SIGNATEのコンペ「第2回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」からは離れましたが、力をつけるためにこれまでに読んだデータ分析とKaggleに関する本を読み直すことにしました。まずは『Pythonで始めるKaggleスタートブック』から。探索的データ分析を復習。
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プログラミングの「並列処理」って聞くと難しそう…🤔 でも、料理で考えるとすごく単純です！ 👨🍳シェフ1人が順番に作るのが「順次処理」 👨🍳👨🍳👨🍳シェフ3人が同時に分担して作るのが「並列処理」 そりゃあ、みんなでやった方が早いですよね！🚀 そんな仕組みを図解にまとめました。…
昨日のプログラミング学習 SIGNATEのコンペ「第2回 国土交通省 地理空間情報データチャレンジ」。いくつか考えつく施策を試しましたが、スコア改善にはいたらず。とりあえず今の自分にできることはやり尽くしたので、このコンペからはいったん離れることにします。終了までに力をつけて戻りたいな。
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