(1).やったこと
①.Kaggle挑戦までにやることの再確認。
・Pythonの基礎学習(7/29～8/6)
Youtubeチャンネル「はやたす|Python・データサイエンスコーチ」の『【永久保
存版】Python入門完全攻略』によるプログラミング初歩の動画学習。
・データサイエンスの全体像の把握(8/7～8/19)
Youtubeチャンネル「はやたす|Python・データサイエンスコーチ」の『【永久保
存版】データサイエンス入門完全攻略』による動画学習。
(a).どんな流れで分析を進めていくのか
(b).どんな知識が使われるのか、
に注目する。
・データサイエンスの基礎を学習(8/20～9/11)
書籍『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』による読書学習。
必要なら『Python実践データ分析100本ノック』も。
・Pythonのデータ分析ライブラリ
・データの見方
・統計学の基礎
・機械学習の基礎
・モデルの評価方法
に注目する。
・Kaggleの初心者向けコンペに参加する。(9/12～10/30)
書籍『PythonではじめるKaggleスタートブック』(石原祥太郎・村田秀樹 著)を参
照しながら、Kaggleの初歩的なコンペに参加し、成果物をsabmitするところまでや
る。
②.Pythonについてこれまでやったことのおさらい。
(2).気づいたこと・学んだこと
・意外と言語自体は覚えている。
前回の学習から日が空いてしまったが、言語自体は覚えている。
しかし、ワークをやり直してみた感じ、うまくできないので、使う知識は劣化してい
る。
ここから推測するに、恐らく使う知識で大いに挫折するので、アウトプットを重要視
していくべきだろう。