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コース

R ユーザーのための Python

中級スキルレベル

更新日 2023/03

Pythonをすぐに使いこなしたいRユーザー向けのコースです！

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PythonProgramming

5時間

15 ビデオ

57 演習

4,950 XP

15,841

修了証明書

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コース説明

Python と R は「機械学習の時代」において急速に普及しています。どちらも習得しやすく、読み書きしやすい高水準言語です。どちらの言語を使うかは、学習者のバックグラウンドや専門分野によって異なります。R は統計家によって統計家のために作られた言語であり、Python はより汎用的なプログラミング言語です。どのような背景を持つ方でも、特定のアルゴリズムが一方の言語にしか実装されていない場合や、ある機能のドキュメントが充実している言語が異なる場合、あるいは参考にしたいオンラインのチュートリアルが Python で書かれている場合など、さまざまな場面に直面することがあります。そのような状況では、R ユーザーが作業を進めるために Python を使う必要があったり、Python での実装を理解して R に翻訳したりすることが求められます。このコースでは、R と Python の言語間の壁を乗り越えるためのスキルを身につけましょう。

前提条件

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

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2

Control flow, Loops, and Functions

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

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4

Plotting

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries.

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

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5

Capstone

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

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R ユーザーのための Python

コース完了

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