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データサイエンス チュートリアル
意思決定プロセスにデータを活用する思考を身に付ける
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目次
■ 基礎編
●集計・データの見える化のプログラムリスト
#1 序章 データサイエンスを体験するワケ
#2 はじめに このチュートリアルの解説
もっと見る…
#3 Section １ 分析に使うデータの準備とGoogle Colaboratory（コラボ）にアクセスしよう！
#4 Section ２ ライブラリの選択とデータの読み込み
#5 Section ３ 読み込んだデータの確認（１）
#6 Section ４ 読み込んだデータの確認（２）
#7 Section ５ データ型
#8 Section ６ 列の参照
#9 Section ７ 数値の最大値の求め方
#10 Section ８ データ型の変更（キャスト）
#11 Section ９ 欠損値の見つけ方・削除方法
#12 Section １０ queryを使った複数条件での抽出
#13 Section １１ groupbyを使ったデータのグループ化
#14 Section １２ データの保存
#15 Section １３ どのような集計をして、グラフを描くのか？
#16 Section １４ csvデータの読込
#17 Section １５ 分析するための列の作成
#18 Section １６ seabornでグラフ描画（１）
#19 Section １７ seabornでグラフ描画（２）
#20 Section １８ データを分割するビニング
#21 Section １９ ビンのラベルを元のデータに付与する
#22 Section ２０ グラフ用のデータを作る
#23 Section ２１ ヒストグラム（１）
#24 Section ２２ ヒストグラム（２）
#25 Section ２３ 棒グラフ
#26 Section ２４ 折れ線グラフ
#27 Section ２５ 散布図
#28 Section ２６ 円グラフ
#29 Section ２７ ピボットテーブル（１）
#30 Section ２８ ピボットテーブル（2）
■ 参考
データサイエンスのためのプログラム言語
Pythonのインストール
Pythonの基礎を学ぶ教材
オープンデータをさらに学びたい方へ
■ 応用編 医療
#31 3rd STEP開始します！
#32 NDBオープンデータとは
#33 URLからデータを読み込む
#34 データの修正・保存
#35 データの結合
#36 縦型（long型）に変換
#37 Interactive Table
#38 分析の準備
#39 マスタを使って新たな列を追加
#40 都道府県別人口データを作成
#41 y軸が2つのグラフを描く
#42 後発品比率の都道府県別年度推移
#43 Supplement １ Webスクレイピングの一括処理
#44 Supplement ２ DataFrameの比較
■ 機械学習
#45 Section １ 機械学習がもたらすもの
#46 Section2 機械学習とは？
#47 Section３ 分析ツール
#48 Section4 分類（１）
#49 Section５ 分類（２）
■ 基礎編
●集計・データの見える化のプログラムリスト
#1 序章 データサイエンスを体験するワケ
#2 はじめに このチュートリアルの解説
#3 Section １ 分析に使うデータの準備とGoogle Colaboratory（コラボ）にアクセスしよう！
#4 Section ２ ライブラリの選択とデータの読み込み
#5 Section ３ 読み込んだデータの確認（１）
#6 Section ４ 読み込んだデータの確認（２）
#7 Section ５ データ型
#8 Section ６ 列の参照
#9 Section ７ 数値の最大値の求め方
#10 Section ８ データ型の変更（キャスト）
#11 Section ９ 欠損値の見つけ方・削除方法
#12 Section １０ queryを使った複数条件での抽出
#13 Section １１ groupbyを使ったデータのグループ化
#14 Section １２ データの保存
#15 Section １３ どのような集計をして、グラフを描くのか？
#16 Section １４ csvデータの読込
#17 Section １５ 分析するための列の作成
#18 Section １６ seabornでグラフ描画（１）
#19 Section １７ seabornでグラフ描画（２）
#20 Section １８ データを分割するビニング
#21 Section １９ ビンのラベルを元のデータに付与する
#22 Section ２０ グラフ用のデータを作る
#23 Section ２１ ヒストグラム（１）
#24 Section ２２ ヒストグラム（２）
#25 Section ２３ 棒グラフ
#26 Section ２４ 折れ線グラフ
#27 Section ２５ 散布図
#28 Section ２６ 円グラフ
#29 Section ２７ ピボットテーブル（１）
#30 Section ２８ ピボットテーブル（2）
■ 参考
データサイエンスのためのプログラム言語
Pythonのインストール
Pythonの基礎を学ぶ教材
オープンデータをさらに学びたい方へ
■ 応用編 医療
#31 3rd STEP開始します！
#32 NDBオープンデータとは
#33 URLからデータを読み込む
#34 データの修正・保存
#35 データの結合
#36 縦型（long型）に変換
#37 Interactive Table
#38 分析の準備
#39 マスタを使って新たな列を追加
#40 都道府県別人口データを作成
#41 y軸が2つのグラフを描く
#42 後発品比率の都道府県別年度推移
#43 Supplement １ Webスクレイピングの一括処理
#44 Supplement ２ DataFrameの比較
■ 機械学習
#45 Section １ 機械学習がもたらすもの
#46 Section2 機械学習とは？
#47 Section３ 分析ツール
#48 Section4 分類（１）
#49 Section５ 分類（２）
■ 基礎編
●集計・データの見える化のプログラムリスト
#1 序章 データサイエンスを体験するワケ
#2 はじめに このチュートリアルの解説
#3 Section １ 分析に使うデータの準備とGoogle Colaboratory（コラボ）にアクセスしよう！
#4 Section ２ ライブラリの選択とデータの読み込み
#5 Section ３ 読み込んだデータの確認（１）
#6 Section ４ 読み込んだデータの確認（２）
#7 Section ５ データ型
#8 Section ６ 列の参照
#9 Section ７ 数値の最大値の求め方
#10 Section ８ データ型の変更（キャスト）
#11 Section ９ 欠損値の見つけ方・削除方法
#12 Section １０ queryを使った複数条件での抽出
#13 Section １１ groupbyを使ったデータのグループ化
#14 Section １２ データの保存
#15 Section １３ どのような集計をして、グラフを描くのか？
#16 Section １４ csvデータの読込
#17 Section １５ 分析するための列の作成
#18 Section １６ seabornでグラフ描画（１）
#19 Section １７ seabornでグラフ描画（２）
#20 Section １８ データを分割するビニング
#21 Section １９ ビンのラベルを元のデータに付与する
#22 Section ２０ グラフ用のデータを作る
#23 Section ２１ ヒストグラム（１）
#24 Section ２２ ヒストグラム（２）
#25 Section ２３ 棒グラフ
#26 Section ２４ 折れ線グラフ
#27 Section ２５ 散布図
#28 Section ２６ 円グラフ
#29 Section ２７ ピボットテーブル（１）
#30 Section ２８ ピボットテーブル（2）
■ 参考
データサイエンスのためのプログラム言語
Pythonのインストール
Pythonの基礎を学ぶ教材
オープンデータをさらに学びたい方へ
■ 応用編 医療
#31 3rd STEP開始します！
#32 NDBオープンデータとは
#33 URLからデータを読み込む
#34 データの修正・保存
#35 データの結合
#36 縦型（long型）に変換
#37 Interactive Table
#38 分析の準備
#39 マスタを使って新たな列を追加
#40 都道府県別人口データを作成
#41 y軸が2つのグラフを描く
#42 後発品比率の都道府県別年度推移
#43 Supplement １ Webスクレイピングの一括処理
#44 Supplement ２ DataFrameの比較
■ 機械学習
#45 Section １ 機械学習がもたらすもの
#46 Section2 機械学習とは？
#47 Section３ 分析ツール
#48 Section4 分類（１）
#49 Section５ 分類（２）
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