こんにちは、アカネヤ(@ToshioAkaneya)です。
AIプログラミング学習サービスAidemyで学習を進めています。
今回は「データクレンジング」コースを受講したので、感じたことをお伝えします。
その前に、データクレンジングについて確認しておきましょう。
データクレンジングとは？
つまり、データクレンジングは、機械学習に使うためにデータの前処理のことです。
すでに受講していた講座
- Python入門
- NumPyを用いた数値計算
- Matplotlibによるデータの可視化
- Pandasを用いたデータ処理
を受講してのぞみました。
「データクレンジング」を受講するには、「Python入門」「NumPyを用いた数値計算」「Pandasを用いたデータ処理」の3つを受講していればOKだと思いました。
コースで学んだこと
Chapter 1
lambdaやmapなどの便利なPython記法
Python言語に備わっているlambdaやmapといった応用的な記法を学習しました。
活用すればより簡潔で読みやすいコードが書けるようになるな、と感じました。
Chapter 2
CSVファイルの読み書き方法や、欠損値を持つデータを取り除いたり、代替値で補完する方法などを学びました。
Chapter 3
OpenCVの利用と画像データの前処理
OpenCVというライブラリを用いて、画像データの前処理(2値化やマスキングなど)を学びました。
実際に受講して感じたこと
受講した感想ですが、Python言語の機能や、機械学習ライブラリを活用すると、とても簡単に複雑な処理ができることに驚きました。
後半になってくると画像の処理もあります。画像を処理・加工するというのは見た目にも楽しく、しっかりモチベーションを保ちながら受講することができました。
また、データの前処理というのは、体系的に学ぶ機会が少ないテーマでもあります。このコースのように体系的に学べることの意義は大きいと思います。
今後の機械学習をスムーズに進めるにあたり欠かせないコースだと感じました。
まとめ
AIプログラミング学習サービスAidemyの教材はクオリティが高いです。「データクレンジング」も例外ではありません。ぜひ受講して一流のAIプログラマーを目指しましょう。
