Aidemy、新コース「機械学習におけるデータ前処理」を開設

AIプログラミング学習サービス「Aidemy」は27日、新たに「機械学習におけるデータ前処理コース」の提供を開始したと発表した。

同コースでは、Pythonで機械学習を行う際に必要となる様々な前処理を学ぶ。価格は3980円（税込）。

CSV・Excel・DBからのデータの取得、欠損値への対応方法、不均衡データの調整方法、データのスケール調整や、縦持ち横持ち変換など、実務で必須となる前処理をスマートに実装するためのライブラリ（pandas、scikit-learn、statsmodels、imbalanced-learn、scipyなど）について、コード例を確認しながら習得できる。

4つの項目を重点的に学習する。まずは「データ分析プロセスと前処理」。データ分析のプロセスには、CRISP-DMとKDDの2つがあるが、それぞれのプロセスについて理解し、このプロセスを踏まえた上でデータの前処理について学習していく。

2つ目は「DBからデータを取得」。sqlalchemyモジュールを用いてDBに接続し、pandasのread_sql関数によりDataFrame形式でデータを取得して、テーブルの結合やグループ化をする方法を学習。

3つ目は「欠損値への対応方法、不均衡データの調整方法」。欠損値が発生するメカニズム、外れ値・不均衡データによって起こる問題を説明し、それぞれの対処方法を様々なモジュールを用いて学ぶ。

4つ目は「連続値とデータスケールの変換」。データにおいて10代、20代、30代のように何十代であるかが重要な場合、どのようにカテゴリ化していくのか、また、他のデータと比較して相対的に大きな値が含まれるデータが存在するとき、データの大きさを一定の基準に収まるようにスケール調整をする方法を学習する。

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