データサイエンス1年生 Pythonで体験してわかる!会話でまなべる!

構成数 : 1枚

第1章 「好奇心×データ」で世の中の謎を解き明かそう

LESSON 01 データサイエンスって何?
好奇心はデータサイエンスを動かす力

LESSON 02 データサイエンスの驚きの力
データサイエンスは身近にある
おむつとビールが同時に売れる
ネット検索でインフルエンザの流行を予測できる
SNSの投稿から性格診断ができる
歩き方で将来の健康状態がわかる
そこに隠れていた関係性を見つけ出す

LESSON 03 Pythonの準備をしよう
ColabNotebookの準備をする方法
90分ルールと12時間ルール

第2章 データサイエンスの基本的な手順

LESSON 04 データサイエンスの基本的な流れ
データサイエンスの基本的な手順
宝箱を探す例で考えてみる
データサイエンスの基本姿勢

LESSON 05 本当に困っていることは何だろう?～問題の定義～
「なぜ?」をくり返して問題の本質を考える
問題がはっきりしたら、ゴールを決める

LESSON 06 どんなデータが必要だろう?～データ収集と前処理～
データの収集と前処理

LESSON 07 データからわかることは?～探索的データ分析:EDA～
データの特徴や傾向を把握し、仮説を立てる

LESSON 08 本当にそうだろうか?～確証的データ分析:CDA～
仮説を「意味のあるものか」、「偶然の結果か」を判断する

LESSON 09 結果からわかる答えは?～結果の活用～
得られた結果をもとに、問題解決のための具体的な提案を行う

LESSON 10 改善点はどこだろう?～フィードバックループ～
改善点はどこだろう?(フィードバックループ)

第3章 データからわかることは?:探索的データ分析

LESSON 11 まずは、どんなデータなのかをざっくりと把握する
ノートブックを作る
1データを少し確認する
2データの基本情報を確認する
3平均値
4最小値と最大値
5中央値
6標準偏差

LESSON 12 データのばらつきを理解したいとき
1ヒストグラム
2箱ひげ図

LESSON 13 複数の項目の関係性を探りたいとき
1散布図
2相関係数
3ヒートマップ
4回帰直線

LESSON 14 2つのカテゴリーの関係性を探りたいとき
クロス集計表

第4章 本当にそうだろうか?:確証的データ分析

LESSON 15 データの理想型「正規分布」～仮説検定を支える柱1～
正規分布って何?
正規分布はなぜ利用しやすいの?
正規分布の具体例
なぜ、釣り鐘型になるの?

LESSON 16 中心極限定理って何?～仮説検定を支える柱2～
ノートブックを作る
中心極限定理って何?

LESSON 17 「仮説検定」と「予測モデリングとその評価」

LESSON 18 仮説検定～仮説は、正しいのか?～
仮説検定:この仮説は、偶然ではなさそうだから正しいだろう
仮説検定の手順
検出力分析:信頼度を上げるにはサンプル数はいくついる?
統計的検定方法

LESSON 19 予測モデリングとその評価～この予測モデルは、正しいのか?～
回帰:数値の予測をしたいとき
分類:分類分けを予測したいとき

第5章 アイスクリームの売り上げ分析で体験

LESSON 20 本当に困っていることは何だろう?

LESSON 21 どんなデータが必要だろう?
ノートブックを作る
データの読み込みと前処理

LESSON 22 データからわかることは?
日付ごとのヒストグラム
気温ごとのヒストグラム
年齢ごとのヒストグラム
曜日ごとのヒストグラム
味ごとのヒストグラム
性別ごとのヒストグラム
複数の項目の関係を調べる
仮説を立てる

LESSON 23 本当にそうだろうか?
仮説1:気温が高い日は販売数が増加する
仮説2:週末は平日より販売数が増加する
仮説3:年代別で、好まれる味が違う
仮説4:クリスマスシーズンは販売数が増加する

LESSON 24 結果からわかる答えは?
仮説1から考える:気温が高い日は販売数が増加する
仮説2から考える:週末は平日より販売数が増加する
仮説3から考える:年代別で、好まれる味が違う
仮説4から考える:クリスマスシーズンは販売数が増加する

第6章 AIで変わるデータサイエンスの未来

LESSON 25 データ分析をAIに手伝ってもらう
Google Cola...