機械学習準備編
Pandas 入門

Pandasでデータ操作のための高速で効率的なデータフレームの基本的操作を覚えよう

初心者対象
受講人数 898名 | 学習期間目安 3時間 〜 3日
★★★☆☆  3.0 (2件)

icon-check 受講期限:無制限 icon-check 受講料金:0円(無料)
icon-check 対象:初心者 icon-check 条件:会員登録

コース概要

  • Pandasの基礎的な使い方
  • データフレームの基本的な操作方法
  • データ構造の確認
  • PandasでCSVファイルの読み込み
  • データフレームの値を処理
  • データセットの結合と連結

Pandasの基礎的操作を覚えよう

「機械学習の仕事の9割はデータセットにある」と言われるほど、機械学習においてデータセットは重要な意味を持ちます。機械学習で用いられるデータセットですが、多くのケースで膨大なデータの処理をしなくてはいけません。そこで便利なのが「Pandas」です。

100万件あるデータを解析して、別の500万件のデータと比較して…など機械学習ではデータを自分の意のままに操作することが求められます。本コース「Pandas 入門」で、Pandasの基本的な操作方法を一緒に身につけましょう。

Pandasとは?

読み方は「パンダス」または「パンダ」です。Pandasとは、データ操作を高速かつ効率的に扱う「データフレーム形式」を用いて、データ解析を支援する機能を提供するPythonのライブラリとなります。

データを扱う言語として「SQL」もありますが、PandasはSQLと似たような感覚でデータの処理が出来ます。SQLに加えて、Pandasは膨大なデータの分析や処理が非常に効率よくシンプルに行えるメリットがあります。膨大なデータをストレスなく分析・処理することは、機械学習エンジニアにとって初歩的かつ必須のスキルです。

なぜPandasを学ぶのか?

機械学習において、データセットを解析・処理を行うのは必須の工程となります。その工程を効率的に行うのに、Pandasを使うことが標準となっているため、初級機械学習エンジニアにとってPandasをストレス無く使うことは必要なスキルとなります。

また、Pandasと密接な関係にある機械学習のライブラリーも多数存在します。例えば、機械学習で必須ライブラリー「Numpy(科学的数値計算ライブラリ)」ですが、Pandasとセットで使われます。

機械学習エンジニアの核は「データセット」であり、Pandaσの使い方をマスターすることで、必要な処理や分析を効率的に行えるようになりましょう。

このコースの対象者
  • これから機械学習を学ぼうと考えている方
  • 既に機械学習を勉強しているがPandasに不安のある方

受講資格

icon-check Pythonの基礎知識

icon-check コマンドラインの基礎知識

コース詳細

機械学習準備編 Pandasの基礎的操作を覚えよう
 icon-play-circle-o Chapter 1 コース概要と紹介 - -
 icon-pencil Chapter 2 Pandasのインストールと環境設定 - -
 icon-play-circle-o Chapter 3 Pandasとは? 8:20
 icon-play-circle-o Chapter 4 データ構造を確認 12:08
 icon-play-circle-o Chapter 5 CSVデータの読み込み 16:09
 icon-play-circle-o Chapter 6 データフレームの値を処理 14:36
 icon-play-circle-o Chapter 7 データセットのマージ 10:21

レビュー

icon-user データの前処理でPandasの扱いに一番時間が掛かっていたので、試しにこちらのPandas入門コースを受講しました。頻繁に使う関数が一通り説明があったので役に立ちました。全体的にサクサク受けられるので、パンダを使ったことがない方にはオススメのコースです。

icon-check-circle-o 講師からの返答
レビューありがとうございます!Pandas以外にも、機械学習で使われるライブラリのコースも公開しておりますので、是非ご受講をご検討頂けますと幸いです。

講師紹介

codexa ロゴ

本コース「Pandas 入門」はcodexa(コデクサ)の機械学習エンジニアチームにて製作・監修を行いました。アメリカでデータ分析の実績を積んだデータサイエンティストから、Webエンジニアから機械学習エンジニアへ転向をした人まで幅広い層が所属しています。上級者の一方的な講義ではなく、「初心者がいかに理解しやすいか」を目標としています。日経ソフトウェアへの記事執筆(2019年1月号)。

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