【データサイエンス入門】Pythonとpolarsによるデータの前処理

🎯 【データサイエンス入門】Pythonとpolarsによるデータの前処理 🌟 日本初のpolars解説コース！

※注意：当コースは「AIエンジニアが教えるPythonによるデータの前処理」の内容をpolarsでアレンジしたものです。numpyとplotnineは当コースの対象外でご注意ください。

📊 当コースは、データの前処理に特化しています！

近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI（人工知能）は話題になっており、多くの분野で興味を持つ資格が増えています。その成果物には、データの前処理が不可欠です。

データの前処理にはデータの読み込み、加工、結合、可視化など様々な工程が含まれ、これらを繰り返し実施する必要があります。このプロセスは時間を取り、専門的な知識を求めます。ここで、新世代のデータ処理ツール「polars」を使用して、そもそもデータの前処理の基礎から応用までを学びます。

🧑‍💻 本コースの目的

• データの前処理のほぼ80%の側面に対応すること

🌈 本コースの特徴

• 現場主義：実際の事例を取り組み、理論だけでなく実践的なアプローチを目指します。
• リアルタイム形式：直感的な学習体験を提供し、あなたの学習ペースに合わせます。
• イメージも含める：コードだけでなく、視覚的な理解を深めるための素晴らしいイメージも提供します。

🛠️ 本コースの内容

1. コース紹介

   • 概要
   • 当コース受講における注意事項
   • 全体像と学習目標

2. 環境構築

   • Google Colaboratoryの準備
   • Google Colaboratoryの基本的な使い方
   • 受講方法のご案内

3. Python

   • データ型の理解
   • リストと辞書の活用方法
   • 条件分岐処理と繰り返し処理のコーディング技術
   • 関数とクラスの使い方

4. パッケージ

   • polarsの導入とデータの入出力
   • メソッドチェーンの活用
   • データフレーム処理の技術
   • 文字列処理の基本
   • 繰り返し処理（ループ）の実装
   • 欠損値処理の方法

5. 総合演習

   • 学んだ知識を実際のデータセットに適用し、実践的な前処理を行う

👩‍🎓 講師が基礎から丁寧に解説することで、気räくに一歩一歫着実に学習し、データ前処理のマスターを目指しましょう！

🛠️ 本コースの特別セクション

• 現場主義：実際のデータセットを使用した実践的な演習を通じて、理論だけでなく実務における知識とスキルを身につけます。
• リアルタイム形式：直感的に学べるように、リアルタイムでコードの書き方とその効果を確認できます。
• イメージも含める：単なるコード以上に、データの状態や変換前後の違いを視覚的に理解します。

このコースを受け入れして、あなたのデータサイエンスのキャリアを一歩進めましょう！🌟