機械学習勉強会#2

入門 Python 3

目次

事前準備

メイン教材：Udemy【世界で5万人が受講】実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

補助教材：Pythonスタートブック

Pythonスタートブック

もくもく会教材：

エキスパートPythonプログラミング

エキスパートPythonプログラミング

Udemy【世界で3万人以上が受講】実践データサイエンス & 機械学習 with　Python –統計学の基礎からビックデータまで-

www.udemy.com

参加者

3名

Uさん）プログラミング初心者。

Rさん）プログラミング初心者。

Sさん）Python初心者。

実施内容

1. Anacondaのダウンロードとインストール

• 環境パス設定を自分でしたくない人はインストール時に「Add Anaconda to my PATH environment variable」にチェックを入れてください。

kharuka2016.hatenablog.com

2. 環境パスの設定

以下記事を参考にPATH2つを通してください。

• [install path]\Anaconda3\

• [install path]\Anaconda3\Scripts

kharuka2016.hatenablog.com

3. jupyter notebookの起動

3.1. コマンドプロンプトを起動します。

Win + R

cmd

3.2. Jupyter Notebookを起動します。

jupyter notebook

4. 最終ゴールとして機械学習を学べばどんなことが出来るのか？

前回のフィードバック（以下）を活かし、あるマーケットの需要と供給の予測が出来るデモを実施しました。

• 最終ゴールとして機械学習を学べばどんなことが出来るのか、デモなどを通して最初に理解できたら勉強を継続するモチベーションにつながる。

kharuka2016.hatenablog.com

5. Pythonの基礎

前回のフィードバック（以下）を活かし、Udemy【世界で5万人が受講】実践Pythonデータサイエンスのセクション:11 付録A:Pythonの基礎から始めました。

• 教材がある程度のプログラミング経験がある人向け前提のため、型や構文などのプログラミングの基本を教えた方が良い。

フィードバック

• プログラミング初心者にとって以下サイトは基本構文の理解に役立つ。

udemy～スキルアップしたい社会人のための情報サイト～

https://udemy.benesse.co.jp/development/python-if.html

参考：

ウィキペディアPython

https://ja.wikipedia.org/wiki/Python#.E3.82.AA.E3.83.96.E3.82.B8.E3.82.A7.E3.82.AF.E3.83.88.E6.8C.87.E5.90.91.E3.83.97.E3.83.AD.E3.82.B0.E3.83.A9.E3.83.9F.E3.83.B3.E3.82.B0

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎