Pythonによる探索的データ分析

興味深いデータが手元にあるとき、分析はどこから始めればよいのでしょうか。このコースでは、データセットに何が含まれているかを把握するところから、探索で得られた知見をデータサイエンスのワークフローに組み込むところまで、データを探索・分析するプロセスを学びます。

失業率や航空券価格に関するデータを使いながら、Pythonでデータの要約と検証を行い、欠損値を集計・特定・補完し、数値データとカテゴリデータをクリーニングします。コース全体を通じて、Seabornを使って見やすい可視化を作成し、変数とその関係を理解していきます。

最後に、新しい特徴量の作成、カテゴリ特徴量のバランス調整、分析結果に基づく仮説の生成を通じて、探索で得られた知見がデータサイエンスのワークフローにどのように活かされるかを学びます。

このコースを修了する頃には、Pythonを使って自分で探索的データ分析（EDA）を行えるようになります。また、分析結果を可視化して他の人に説明し、データからさらに洞察を得るための次のステップを提案できるようになります。動画には文字起こしが用意されており、動画の左下にある「文字起こしを表示」をクリックすると表示できます。コースの用語集は、右側のリソースセクションで確認できます。CPEクレジットを取得するには、コースを修了し、対象の評価テストで70%以上のスコアを獲得する必要があります。評価テストには、右側にあるCPEクレジットの案内をクリックするとアクセスできます。