聞かれてないのに、勝手にUdemyの実践Pythonデータサイエンスの進捗報告。
やっと本題の機械学習にたどり着いたことで気づいたこと。
ここからいきなり難しくなって進まない。いや進むんだけど、ちゃんと理解しようと自分で色々試したり、関数ヘルプ読んだりしてると、なかなかね…。
- セクション1 このコースの内容とPythonについて
- セクション2 準備
- セクション3 numpyを知ろう
- セクション4 pandas入門
- セクション5 データ解析の基礎 その1
- セクション6 データ解析の基礎 その2
- セクション7 データ解析の基礎 その3
- セクション8 データの可視化
- セクション9 実践データ解析
- セクション10 機械学習
- セクション11 付録A:Pythonの基礎
- セクション12 付録B:統計入門
- セクション13 付録C:SQLとPython
- セクション14 付録D:Webスクレイピング
そして以下の本もまた難しくて、なかなか進まず。
でもOpenCVを使った画像処理+機械学習やデータビジュアライゼーションにとどまらず、Pythonでパフォーマンス考慮したコードを書くには?プロファイリングして最適化するには?などなど、非常に幅広く深く網羅しているので、Pythonの深淵に触れたい方にもオススメの一冊。
詳細はいつかそのうち紹介したい。