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12月 11, 2022の投稿を表示しています

リスキリングの意味

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 「NPO法人しごとのみらい」の竹内さんの記事「 リスキリング?本当に大切なのって、そこでしたっけ? 」を読みました。 以下、主な個所を抜粋します。 ●企業の中でリスキリングというなら、社員が学んだスキルを存分に生かせるように、 組織文化も変えていく必要 があるのでしょう。 ●本当の意味で学んだスキルを仕事に生かすためには、「 仕事で生かす努力 」も必要ではないかと思います。 ●実績とか、人柄とか、頼まれたら逃げずにやり切るところとか、スキルと同時に、 スキル以外のところも高めていく必要 があるんじゃないかな、と思います。 猫のタローは、この記事に大いに 賛同 します。 このブログは、データサイエンティストが身に付けるべき最小限のPythonプログラムを解説していますが、それは、プログラミング・スキルを身に付けることが最終目的ではありません。 プログラミングを体験することによって「 データ思考 」を身に付け、 ビジネス力を向上させ 、 キャリアアップ して 様々な体験 をしていくことで、自分の 人生を充実 させることの手助けができればと考えて執筆しています。更新が滞ることもありますが、「1st STEP ビッグデータの読み込みとデータの確認」、「2nd STEP 集計とグラフ描画」を完成させたいと思いますので、これからもよろしくお願いします。 動画や資料を作ることで、猫のタロー自身も日々成長を感じています!

Section 9 欠損値の見つけ方・削除方法

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データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」の第11回目は、 Section 9「 欠損値の見つけ方・削除方法 」です。 データには、カラムに何も要素の無い「 欠損値 」が存在することがあります。欠損値があると、機械学習のプログラムがエラーになってしまうものがあるため、欠損値を見つけ、欠損値を含む行、列を除去する必要があります。  解説するプログラムは、次の4つです。  ⑰ データ名.sort_values(“列名”,ascending=False):前出  ⑲ データ名.iloc[行番号 :  ]  ⑳ データ名.isna().sum()  ㉑ データ名.dropna() ■ 概要を理解したい方は、下記の 動画 (11分12秒)をご覧ください。 PC操作画面を確認できます! ■ PowerPoint(パワポ) でじっくりと理解したい方は、 下記のスライドを参照してください。 Section 9 欠損値の見つけ方・削除方法 by @Cat_Taro