実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒

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【Codewars】ブラウザでコーディングの基礎からトレーニングできるサイト (ブラウザでvimが使えて32種類のプログラミング言語に対応。4000個以上の問題が投稿されています！)【改訂版】 32種類のプログラミング言語を使ってテストファーストの開発スタイルを身に着けることができます。 この前【CodinGame】をご紹介しましたが、簡単な問題が少ないのと問題を検索する方法がないので、毎日ドリルのようにトレーニングするのには【CodinGame】はちょっと不向きだと思います…ので、今回は Codewars を紹介したいと思います。 CodinGame については 【CodinGame】ブラウザでコーディングの基礎からトレーニングできるサイト (疑似ゲーム開発環境を使って学べます。解答は25種類のプログラミング言語から選択して記述可能！) の方をご覧ください(ゲーム開発風の演出があるので、