Pythonで機械学習を実施する際の必要な知識まとめ

#はじめに
初心者にもわかるように、Pythonで機械学習を実施する際の必要な知識を簡便に記事としてまとめております。
記事も増えてきたため、目次として本記事にまとめます。

#準備系

• macOSにパッケージ管理システム（Homebrew）を導入するときの手順と主な操作方法まとめ
• 新しいMacに綺麗にPython環境を構築し、Jupter Notebookを導入する方法
• これからはJupter Lab！Jupter Labの導入（インストール）

#データ前処理系
##初心者のためのpandas基礎

• 1.読み込み＆加工
• 2.データ概要把握
• 3欠損値処理
• 4.日付・時間項目の取り扱い
• 5.Pivotテーブル（Excel対比付き）
• 6.Group by
• 7.index、columns操作
• 8.桁数処理

##その他

• 探索的データ分析の第一歩に便利なpandas-profilingの導入と概要

#描画（グラフ作成）系
##初心者のためのseaborn基礎

• 1.データ件数を集計グラフ化（Countplot）
• 2.ヒストグラム（distplot）
• 3.散布図（jointplot）

##その他

• matplotlibでヒストグラム作成

#その他

• ITコンサル十年選手が効率的に仕事を行うために実施しているMacの設定（導入アプリ）