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[仕事終わりの趣味] ビッグデータ分析実技 (作業型1,2,3)

非専門家や入門者の方が、ビッグデータ分析実技試験を短期間で取得できるようガイドします! 理論は軽めに、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを絞って集中的に学習します。

難易度 入門

受講期間 12か月

Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)

作業型2 派生変数

もしかして、すべての問題を解かれましたか?
それなら、作業型2番(3番目の問題)で日付データの派生変数生成にも挑戦してみてください!

まだそこまで進んでいないのであれば、新しい内容に手を広げるよりも、これまでに学んだ内容を一つずつ整理することをお勧めします。

https://code.sideonai.com/


image.png
日付派生変数 (曜日/月/週末) — train, test 両方同じように!
  train['date'] = pd.to_datetime(train['date'])
  train['dayofweek'] = train['date'].dt.dayofweek          # 曜日(月=0~日=6)
  train['month'] = train['date'].dt.month                  # 月(1~12)
  train['is_weekend'] = (train['date'].dt.dayofweek >= 5).astype(int)

  test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
  test['dayofweek'] = test['date'].dt.dayofweek
  test['month'] = test['date'].dt.month
  test['is_weekend'] = (test['date'].dt.dayofweek >= 5).astype(int)

頑張ってください!


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