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申し込んだものの、結局最後まで修了できなかったデータ サイエンス コースを覚えていますか?そう、あなたは一人ではありません。
データ サイエンスの初心者のほとんどは、無料または有料の 1 つ以上のコースに登録します。ただし、データ サイエンスのコースは通常、プログラミングからデータ分析、視覚化など幅広いトピックをカバーするため、それらを完了するには数週間かかります。そして、たとえ始めは順調だったとしても、ほとんどの学習者は最初の数モジュールを終えると圧倒され始め、進歩できなくなります。 Kaggle (マイクロ) コースに参加します。
のシリーズ Kaggle のマイクロコース 長いコースを通過するのが難しい場合は、良い代替手段です。これらは、Python、パンダ、機械学習などのデータ サイエンス スキルを、圧倒されることなく学習するための優れたリソースです。コースはわずか数時間で完了できるように設計されており、チュートリアルと演習のコンポーネントが含まれています。それでは、初心者向けのコースとその内容を見ていきましょう。
Python は、データ サイエンスで最も広く使用されている言語の 1 つです。 Python は、データのキャリアに役立つだけでなく、いつかソフトウェア エンジニアリングに参入したい場合にも役立ちます。 Kaggle の Python コースは、次のことを学ぶのに役立ちます。
- Python の基本 (構文と変数)
- 機能
- ブール値と条件文
- リスト、ループ、およびリスト内包表記
- 文字列と辞書
- 外部ライブラリの操作
Python に入る前に、さらに簡単なプログラミングの入門が必要だと感じる場合は、以下をチェックしてください。 プログラミング入門 コース。
Pandas とデータ視覚化に関する後続のコースでは、このコースの内容に慣れている必要があるため、Python でのプログラミングが初めての場合は、Python コースをスキップしないでください。
リンク： Pythonを学ぶ
基本的な Python に慣れたら、次のことが可能になります。 パンダを学ぶ、強力なデータ分析および操作ライブラリです。
一連の短いレッスンと実践的なコーディング演習を通じて、 パンダ これは、pandas データフレームで次の操作を実行する方法を学習するのに役立ちます。
- 作る、読む、書く
- インデックス付け、選択、割り当て
- 名前の変更と結合
- 要約関数とマップ
- グループ化と並べ替え
- データ型と欠損値
リンク： パンダを学ぶ
Python と pandas を使用してデータを分析する方法がわかったので、次はデータを視覚化する方法を学習して、それを基礎にしていきます。
Data Visualization このコースでは、Python ライブラリ Seaborn を使用して役立つプロットやチャートを作成するための基礎を説明します。このコースでは次の内容がカバーされます。
- 折れ線グラフ
- 棒グラフとヒートマップ
- 散布図
- ヒストグラムと密度プロット
- プロットタイプの選択
また、学んだことを応用するための最終プロジェクトに取り組む必要もあります。
リンク： データの視覚化を学ぶ
SQL は、学習できる最も重要なデータ サイエンス スキルです。 SQL がデータ サイエンスにとって非常に重要である理由を理解するには、以下をお読みください。 「SQL がデータ サイエンスの学習言語である理由」 KDnuggetsの寄稿者ネイト・ロシディによる。
SQLの概要 このコースでは、BigQuery Python クライアントを使用して SQL でデータセットにクエリを実行する方法を説明し、SQL の基礎、フィルタリング、読み取り可能な SQL クエリの作成について説明します。
- SQL と BigQuery の入門
- 選択、どこから、どこで
- グループ化、所有、カウント
- 命令により
- そのままで
- データの結合
リンク： SQL の概要を学ぶ
SQL の基本を理解できたので、次は次のステップに進んでください。 高度なSQL SQL スキルをさらに向上させるためのコースです。このコースは SQL 入門コースに基づいて構築されており、複数のテーブルのデータを結合し、より複雑な操作を実行することに関する次のトピックを取り上げます。
- 結合とユニオン
- 分析関数
- ネストされた繰り返しデータ
- 効率的なクエリの作成
リンク： 高度な SQL を学ぶ
上記のコースをすでに学習している場合は、Python と SQL を使用したプログラミングとデータ分析に慣れているはずです。これで、機械学習を始める準備が整いました。
機械学習の概要 コースの対象範囲:
- ML モデルの仕組み
- 基本的なデータ探索
- モデルの検証
- 過小適合と過適合
- ランダムフォレスト
初心者向けの Kaggle コンテストに応募することもできます。
リンク： 機械学習の概要を学ぶ
中級機械学習 このコースは、機械学習入門コースに基づいて構築されており、機械学習モデルのトレーニング時に欠損値やカテゴリ変数を処理し、データ漏洩という厄介な問題を回避する方法を学びます。
取り上げられるトピックは次のとおりです。
- 欠損値
- カテゴリ変数
- MLパイプライン
- 交差検証
- XGブースト
- データ漏洩
リンク： 中級機械学習
このコースのまとめがお役に立てば幸いです。
前述したように、それらはすべて無料です。また、重要なデータ サイエンス スキルを習得するにはわずか数時間しかかかりません。したがって、一度に 1 つのマイクロコースからデータ サイエンスの旅を始めることができます。楽しく学習しましょう！
バラ プリヤ C インド出身の開発者兼テクニカル ライターです。 彼女は、数学、プログラミング、データ サイエンス、コンテンツ作成が交わる場所で働くのが好きです。 彼女の興味と専門分野には、DevOps、データ サイエンス、自然言語処理が含まれます。 彼女は読書、執筆、コーディング、コーヒーが好きです。 現在、彼女はチュートリアル、ハウツー ガイド、意見記事などを作成して、学習し、開発者コミュニティと知識を共有することに取り組んでいます。
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- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.kdnuggets.com/7-free-kaggle-micro-courses-for-data-science-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-free-kaggle-micro-courses-for-data-science-beginners
