Udemy講座、"世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス"の受講を完了したので最初に立てた目標の達成具合、自己評価や、コースをやり終えての感想をまとめる。
目次
１、受講前のゴールイメージとスケジュールの確認２、講義に関して
３、感想
受講前のゴールイメージとスケジュールの確認
■受講前のゴールイメージの確認
・python,numpy,pandasを使って配列を使った数値計算、データ解析が自由にできる △
→"自由に”というところまでは習熟できてない。
もっと実戦でいろいろなデータ解析をして経験を積む必要あり
・機械学習の基礎知識を復習して、その説明ができる 〇
・実際のデータを解析する方法論を学び、データ解析ができる 〇
・統計の基礎の復習を行い、データ解析の際に活用できる 〇
■スケジュールの確認
- 15日程度で完了するつもりで受講をする。→12日で完了
大体、平日5%, 休日10%を目標に進めた。前半のpandasのデータ処理のあたりが最も進みが悪く、難航したが、後半は追い込みをかけることができて一気に完了することができた。
■講義に関して
・良かった点
・実際のデータ解析を視覚化を行いながら進める手法を学べた。
・様々な機械学習やそのライブラリであるsklearnについて学べた。
・データ解析の主要なライブラリであるnumpy,pandasとそれを使った処理に関して学べた。
・動画再生後、お手本のnotebookファイルを見ながらコーディングするやり方が、非常に時間的に効率的であった。
・データ解析を自由にできるまではさらに自分で修業が必要と思う。今回学んだ手法を活用して自分で進める自信はついた。
・難しかった点：
・平日の勉強が仕事が多忙だったため、つらかった。
■感想
・前半は知識をつけるような構成であったので、途中から頭がパンクしてしまった。しかしながら、後半の実践データ解析と機械学習はリアルなデータを使っての学習で非常に面白くためになった。さすが、５万人が学んだとあって、非常に満足感があった。
・動画の講義だけでなく、周辺の知識の関連リンクが理解を深めるにあたり、非常に有益であった。今までは動画メインでリンクにまで目が行き届いていないことがあったので、今後はこの部分にもしっかり目を通して１つ１つの講座を有益に活用出来たらと思う。
・実践形式でのデータ解析に加えて、やはり、視覚化というのが講座を楽しく、深く理解する上でのキーであったと思う。seabornによる視覚化により、新たな問いが思いつき、いろいろな試行錯誤の行ったり、というのも非常に楽しかった。
・（おまけ）新PCに乗り換えて受講自体も早く進んだと思う。
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