Pythonで学ぶ探索的データ分析

おもしろいデータを手に入れたら、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の理解から、探索結果をデータサイエンスのワークフローに組み込むまで、データの探索と分析のプロセスを扱います。

失業率や航空券価格のデータを使い、Pythonでデータの要約と検証、計算、欠損値の特定と置換、数値データとカテゴリカルデータのクリーニングを行います。コース全体を通して、Seabornで見やすい可視化を作成し、変数やその関係性を理解していきます。

最後に、探索で得られた知見を新しい特徴量の作成やカテゴリカル特徴量のバランス調整、発見からの仮説生成を通じて、データサイエンスのワークフローへとつなげる方法を学びます。

このコースを終えるころには、Pythonで自分自身の探索的データ分析（EDA）を自信をもって実施できるようになります。結果をビジュアルでわかりやすく伝え、データからさらなる洞察を得るための次の一手を提案できるようになります！ 動画にはライブ字幕が含まれており、動画左下の"Show transcript"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にあります。 CPE クレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。