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Python Boot Campに参加してみて

 こんにちは。福岡大学商学部4年生の梶原です。現在Pythonの勉強をしており、それを用いてデータ分析をしたいと考えています。そこで今回は11月17日に開催されたPython Boot Camp in 福岡2ndに参加してみての感想などを書きました。

  Python Boot Camp では、Pythonの基礎の部分について勉強でした。データ型やリスト、辞書やファイル操作、スクレイピングといったことについて学びました。元々Pythonに関しては少し勉強していたのですが、細かいPythonの操作や、for文への理解があまりできていなかったと感じました。for文はよく使うものなのですが、繰り返しがどのように動作しているのかが、理解が甘かったと感じました。

 また勉強会については、講師の方が丁寧にわかりやすく説明していただき、とてもスムーズに理解ができたり、わからない部分も講師アシスタントの方々にすぐさまサポートにきていただいたりしてもらい楽しくPythonを学ぶことができました。

 その後に懇親会でたくさんの社会人の方とお話をすることができました。そこでは自分自身の興味のある分野に関しての話や社会人になるにあたっての話などためになる話ばかりでした。その中でも「社会人になっても勉強」という言葉は印象的でした。IT業界は常に変化し続けるものである。だから勉強することは社会人になっても必要なことであるり、変化自体を楽しむことが大切だと感じました。また、『学生はわからなくてもある程度は許され、わからないことは教えてくれる』、『一般人ならお金を取られるような質問でも学生に対しては答えてるれる』といったような学生には特権がありチートであるとも言われました。学生のうちに社会人の集まるような勉強会などに参加し、たくさんの方々とお話することの重要性がよくわかりました。自分自身は残りの学生生活もわずかしかないので残りの期間を大切にしつつ、後輩には学生の特権をしっかりと伝えていきたいです。

単回帰分析

 本日は「データサイエンス育成講座」をいう本で勉強しました。内容としては記述統計、単回帰分析といったことについてでした。特に気になったこととしては「単回帰分析」でした。以前にも勉強をしていましたが、それから少し時間が経ち、忘れている部分が多くあり復習もかねて単回帰分析の内容を勉強しました。

 単回帰分析は、最小二乗法という手法を用いて、y=ax+bの回帰係数aと切片bを計算するものです。目的となる変数(目的変数)があり、それを説明する変数(説明変数)を用いて予測する。機械学習の基礎となるものですね。また、アウトプット(目的変数)とインプット(説明変数)の関係において、インプットが1変数のものと、2変数以上のもので大きく変わり、2つ以上の変数の場合は重回帰分析とります。

 しっかりと考えればそこまで難しくはない内容ですが、機械学習を用いると考えると、非常に重要な部分だと感じました。しっかりと単回帰分析について抑えておきたいです。下手なアウトプットですいません(笑)。

Python勉強(pandas①)

 今日はpandasの勉強をしました。前からやっていたけど今日からブログにします(笑)。「オライリー・ジャパン」の「Pythonによるデータ分析入門」で勉強しました。個人的には途中までしか読んでないけどわかりやすいです。

 本の中でSeriesを使ったり、DataFrameを使ったりしており、それぞれ違いがわからず、少し調べてみました。 その違いとしては、Seriesは「一次元のデータ構造」、DataFrameは「二次元のデータ構造」。

 「なるほど。そういうことか!」よくコードの結果を見ると、DataFrameが二次元データで、その一部がSeriesというイメージなのかな?Seriesはどれも一次元の結果しかないから、そもそもこれしかできないということかな?と思いました。今回はコードで特にエラーや引っかかることはなくスムーズに勉強ができました。

Series
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