Python データサイエンス 101

このリポジトリは、Pythonを使用したデータサイエンスの基礎を学ぶためのコースです。初心者から中級者まで、実践的なデータ分析スキルを身につけることができます。

コース構成

第1部：データサイエンスへの第一歩

1. データ前処理の基礎
   • CSVデータの読み込み
   • Pandas Dataframeの基本操作
   • データの前処理テクニック
   • データ可視化（PandasとMatplotlib）の基本
   • ブログ記事
   • スライド

学習リソース

各トピックには以下のリソースが用意されています：

• コードファイル: 実践的なPythonコードと詳細な解説
• ブログ記事: 対話形式で分かりやすく解説（キャラクター：ジャービス先生とクルミ）
• スライド: プレゼンテーション形式の要点まとめ

フォルダ構造

Python_datasceinece_101/
├── code/
│   └── jp/                 # 日本語版コード
├── blog/
│   └── jp/                 # 日本語版ブログ記事
├── slide/
│   └── jp/                 # 日本語版スライド
└── README.md

使用データセット

第1部では、以下のデータセットを使用します：

• マウナロア天文台のCO2観測データ
  • 提供元: スクリップスCO2プログラム
  • 期間: 1958年から現在まで
  • データソース

必要なライブラリ

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib  # 日本語表示用

学習の進め方

1. 各トピックのコードファイルを開き、解説を読みながらコードを実行してください
2. ブログ記事で概念を理解し、スライドで要点を確認してください
3. コードを自分で修正・実行して、理解を深めてください

注意事項

• コードを実行する前に、必要なライブラリをインストールしてください
• データの取り扱いには、適切なクレジット表記をお願いします
• 実行環境によって、出力結果が若干異なる場合があります

ライセンス

このコースの内容はMITライセンスの下で提供されています。

コントリビューション

• バグ報告や機能改善の提案は、Issueを作成してください
• プルリクエストも歓迎します