実践 Python データサイエンス@Udemy 進捗状況 その3

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。