スキルアップ記事
レバテックキャリアではIT・Web業界のエンジニア、デザイナーのスキルアップに役立つコンテンツをお届けいたします。
転職に役立つノウハウから、日々のスキルアップや業務で使える記事等幅広く掲載していきます。
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Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。
これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。
データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。
10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama
Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめたスライドです。
Pythonのパッケージ管理ツール「pip」のインストール、仮想環境を作成するモジュール「virtualenv」のインストールとその拡張機能「virtualenvwapper」の使い方について解説しています。
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python from Takanori Suzuki
「Pythonの特徴」「言語の特徴」「インストール」「基本的な言語仕様」「Python2と3の違い」「よく使う標準ライブラリ」「よく使うサードパーティ製パッケージ」「どうやって学ぶか」の8項目にわけてPythonの基礎をまとめています。
Python入門として参考になるので、これからPythonを学ぶ方は一読しておくとよいでしょう。
PythonによるWebスクレイピング入門 from Hironori Sekine
クローリング・スクレイピングのフレームワーク「Scrapy」を活用したスクレイピングの手順をまとめたスライドです。
※本スライドの冒頭で紹介しているWebアプリケーション「Yahoo! Pipes」は、2015年9月30日で提供を終了しています。
RとPythonによるデータ解析入門 from Atsushi Hayakawa
PythonからRを呼び出すことができるライブラリ「rpy2」を活用し、データ分析環境を構築する方法を解説しています。
データ操作をデータ解析ライブラリ「Pandas」で行い、機械学習を「rpy2」を使ってRに任せるデータ分析の方法です。
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識 from Katsuhiro Morishita
先ほどのスライドと同じくPythonとRを組み合わせてデータ分析環境を構築する方法についてまとめたスライドです。
「Python環境の作り方」「R環境の構築」「データ分析例」「Gitによるバージョン管理 」など、非常に充実した内容となっています。
Scikit learnで学ぶ機械学習入門 from Takami Sato
Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を活用した機械学習について解説しているスライドです。
機械学習の流れを解説した上で「scikit-learn」について解説しているので、機械学習初心者でもわかりやすい内容になっています。
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル from 敦志 金谷
機械学習のチュートリアルと「scikit-learn」を用いたテキスト分類を解説しているスライドです。
「scikit-learn」に興味を持たれた方は、こちらも続けて見てみましょう。
ITエンジニアのための機械学習理論入門 ― NumPy / pandasチュートリアル&サンプルコード解説編 from Etsuji Nakai
Pythonの数値計算ライブラリ「NumPy」、データ解析ライブラリ「Pandas」、グラフ作成ライブラリ「matplotlib」のチュートリアルとサンプルコードを解説しているスライドです。
機械学習理論の入門資料をお探しの方にもおすすめです。
python-twitterを用いたTwitterデータ収集 from Hikaru Takemura
TwitterのAPIを利用するPythonライブラリ「python-twitter」を活用し、ツイート情報を取得する方法を解説したスライドです。
Twitterを活用したデータ収集に興味がある方はぜひ読んでみてください。
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp from Shinichi Nakagawa
野球をテーマにデータ分析の方法を解説したスライドで、Pythonを用いたデータ分析の流れがわかるので、野球に興味がない方も参考になると思います。
野球やスポーツが好きなら、楽しみながら閲覧できるでしょう。
Pythonで簡単ネットワーク分析 from antibayesian 俺がS式だ
Pythonのネットワーク分析パッケージ「NetwrokX」の特徴とR(igraph)との違いを簡単に紹介しているスライドです。
全10ページの短いスライドですので、ネットワーク分析に興味がある方はぜひ。
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう from Hiroshi Funai
IPythonのインストール方法をはじめ、タブ補完やイントロスペクションなどの基本的な使い方から、ディレクトリスタックやストレージなどの応用的な使い方まで説明しています。
IPythonに触れてみたいという方は、この資料を参考に各種機能を実際に試してみてはいかがでしょうか。
トピックモデル(pLSA、LDA)やDeep Learning(word2vec)を簡単に使えるライブラリ「Gensim」 を使った処理の一例を、図を用いて分かりやすく説明しています。
興味を持った方は、スライドの最後にあるGensim関連のレファレンスを辿ってみるとよいでしょう。
Pythonのデータ分析に関するスライドは、探してみると意外に多いものでした。
エンジニアとして一歩ステップアップするために、データ分析を学ぶのもひとつの手段だと思います。
データ分析の方法はひとつではありませんので、今回紹介したスライドを参考に、いろいろなデータ分析にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
このようなお悩みがあれば、ぜひ私たちにご相談ください
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