Aidemyの「データクレンジング」コースを受講して感じたことまとめ

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?

データクレンジングとは、機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う手法です。コースでは、CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法などを学習します。

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。

【追記】プログラミングスクールのレビューサイトを開発しました。

この度、プログラミングスクールのレビューサイトの「スクールレポート」を開発しました。

プログラミングスクールの人気は年々高まっているものの、高額な受講料を請求しておきながら質の低い教育を提供する悪質なスクールも見受けられるようになってきました。

今回開発した「スクールレポート」では受講生の方のみレビューを投稿することが出来ます。

プログラミングスクール業界がより健全なものになることを願っています。

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