データサイエンスは、データの整理、処理、分析を通じて、膨大で多様なデータセットから知識と洞察を引き出すプロセスです。これには、数学的および統計的モデリング、ソースからのデータ抽出、データ視覚化手法の適用など、さまざまな分野が含まれます。多くの場合、ビッグデータテクノロジーを処理して、構造化データと非構造化データの両方を収集することも含まれます。以下に、データサイエンスが使用されるいくつかのシナリオ例を示します。
含まれる章
データサイエンス入門
データサイエンス環境のセットアップ
パンダ
Numpy
Matplotlib
データ操作
データクレンジング
CSVデータの処理
JSONデータの処理
XLSデータの処理
リレーショナルデータベース
NoSQLデータベース
日時
データラングリング
データ集約
HTMLページの読み取り
非構造化データの処理
単語のトークン化
ステミングとレンマ化
チャートのプロパティ
チャートのスタイル
ボックスプロット
ヒートマップ
散布図
バブルチャート
立体チャート
時系列
地理データ
グラフデータ
中心傾向の測定
分散の測定
正規分布
二項分布
ポアソン分布
ベルヌーイ分布
P値
相関
カイ二乗検定
線形回帰
Last updated on 2020年10月10日
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