Python 3 エンジニア認定データ分析試験

■ Python ３エンジニア認定データ分析試験

先月、『Python ３エンジニア基礎試験』を受けました。

coublood.hatenablog.com

Pythonの自己啓発は継続で、色々とやっていますが、次は「データ分析試験」なるものが行けそうなので、そちらを受けてきました。

「Python３エンジニア認定データ分析試験」は…

線形代数
確率と統計
Pythonのパッケージの知識（NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learnなど）

とあたりが主な内容のようで、特に「NumPy」「pandas」「Matplitlib」あたりは、便利なのでちょうど良さそうです。

■ NumPyパッケージ

NumPy -

ということで、どんなパッケージかをGeminiに聞いてみると…

★Gemini回答★

NumPyとは？数値計算の強力なツール

NumPy (Numerical Pythonの略) は、Pythonで数値計算を行うための強力なライブラリです。特に、多次元配列 を効率的に扱うことに特化しており、科学技術計算やデータ分析において広く利用されています。

NumPyの主な特徴

多次元配列: Pythonのリストよりも高速で、大規模な数値データを効率的に扱えます。

ベクトル化された演算: 配列全体に対して一度に演算を行うことができるため、forループによる処理よりも高速です。

豊富な数学関数: 三角関数、指数関数、統計関数など、様々な数学関数が用意されています。

線形代数: 行列の積、逆行列、固有値問題などを効率的に計算できます。

乱数生成: 様々な種類の乱数を生成できます。

■ pandasパッケージ

pandas - Python Data Analysis Library

ということで、どんなパッケージかをGeminiに聞いてみると…

★Gemini回答★

Pythonのpandasとは？データ分析の強力なツール

pandas は、Pythonでデータ分析を行う際に欠かせない、強力なライブラリです。Excelのような表形式のデータを効率的に操作できることが特徴で、データサイエンティストやデータアナリストの間で広く利用されています。

pandasの主な特徴

DataFrame: 表形式のデータを扱うための主要なデータ構造です。Excelのシートのようなイメージで、行と列から構成されています。

Series: 1次元配列のようなデータ構造で、DataFrameの列を構成する要素です。

データの読み込みと書き出し: CSV、Excel、SQLデータベースなど、さまざまな形式のデータを簡単に読み込むことができます。また、結果をCSVやExcelファイルに出力することも可能です。

データの操作: データの抽出、ソート、集計、結合など、データ分析に必要なさまざまな操作を簡単に行えます。

欠損値の処理: データに含まれる欠損値を検出し、適切に処理することができます。

時系列データの処理: 日付や時刻をインデックスとした時系列データを効率的に扱うことができます。

■ Matplotlibパッケージ

Matplotlib — Visualization with Python

ということで、どんなパッケージかをGeminiに聞いてみると…

★Gemini回答★

Matplotlib：Pythonでグラフを描くための強力なツール

Matplotlib は、Pythonでグラフや図を作成するための、最も一般的なライブラリの一つです。科学的なデータの可視化から、シンプルなグラフの作成まで、幅広い用途に対応できます。

Matplotlibの主な特徴

多様なグラフの種類: 折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、棒グラフ、パイチャートなど、様々な種類のグラフを作成できます。

カスタマイズ性: グラフのタイトル、軸ラベル、線の種類、色など、細かな部分までカスタマイズできます。

出版品質のグラフ: 学術論文やレポートに掲載できるような、高品質なグラフを作成できます。

インタラクティブなグラフ: ユーザーがグラフを操作できるようなインタラクティブなグラフを作成することも可能です。

グラフを描画したりするには、かなり便利で、前にも少し使ったことがあります。

これは使いこなせて損はないので、使っていきたいパッケージです。

■ scikit-learnパッケージ

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.2 documentation

ということで、どんなパッケージかをGeminiに聞いてみると…

★Gemini回答★

scikit-learnとは？Pythonで機械学習をもっと身近に

scikit-learn は、Pythonで機械学習を行うための、非常に人気のあるライブラリです。その豊富なアルゴリズムと使いやすいインターフェースにより、データサイエンティストや機械学習エンジニアから広く支持されています。

scikit-learnの特徴

多様なアルゴリズム: 回帰分析、分類、クラスタリング、次元削減など、幅広い機械学習アルゴリズムが実装されています。

統一されたインターフェース: 異なるアルゴリズムでも、基本的に同じような形で利用できるため、学習コストが低いのが特徴です。

モジュール性: 各アルゴリズムが独立したモジュールとして提供されているため、必要な機能だけを組み合わせて利用できます。

拡張性: NumPyやSciPyといった数値計算ライブラリと連携し、高度なカスタマイズも可能です。

scikit-learnでできること

教師あり学習:

回帰分析：数値の予測（例：住宅価格の予測）

分類：カテゴリの予測（例：スパムメールの分類）

教師なし学習:

クラスタリング：データを似たもの同士のグループに分割（例：顧客セグメンテーション）

次元削減：高次元のデータを低次元に圧縮（例：可視化）

モデル選択:

クロスバリデーション：モデルの汎化性能を評価

グリッドサーチ：最適なハイパーパラメータを探索