順調に進めている。
このコースの山場はセクション９，１０の実践データ解析と機械学習の所だろう。
■セクション2：準備
特に何もない。Anaconda,jupyter notebookを使う。
■セクション3：numpyを知ろう
numpy自体は前回の opencvのコース の際に一部、勉強済ではある。
numpyは機能が豊富なのでいろいろなことができる。
行列の生成、計算、スライス、転置、exp,sqrtなどの科学系計算、リスト内包表記、合計、平均、分散などの統計計算...
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20191025053208
講義の聞きながらただ手を動かしただけでは、十分習得できない。なので習ったことの概要をメモにまとめ、メモを見ながらコマンドが書けるかを練習。
このセクションではnumpyに加えて、matplotlibでの可視化の部分まで勉強した。
■次は
pandasの勉強に入る。付録A(python基礎),B(統計入門),C(SQLとpython)も着手する予定。
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