思考する余白がない...... 棒読みなので入ってこない....... 合理的なのかもしれませんが疲れるので、本当に気が向いたときでしか視聴するの無理だ..........

来年から大学生なのですが、その場合社会に出る頃にはそれらの資格が知られていると考えれば取得する意味はあると思いますか？

自分用 .append 1:14:45 for 53:10

43:00

ある程度Pythonやったことある人なら、分かりやすい！！ってなるんだろうなw 全くの初心者だからさっぱりわからんがとりあえず感じるしかないw

初心者に媚びてなくて本質的なものだと思われてすごくよかったです！

一度先に書いたコードを、後からprintのカッコ中に入れるときに、いちいち矢印で移動せずに、何か一発でやられているように見えます。どのような作業でやられているかご教授いただけないでしょうか。よろしくお願いいたします。

アラ70sの言語趣味爺さんです。 なるほどでした。やっぱり環境構築ですよね。 社内の営業企画部門でVBAやOracle＋ASP＋JavaScript使ってデータ分析していましたけど、環境構築はベンダさんに頼りっきりでした。 プログラミングしたいのに自分のPCで試せないんじゃ若い人も育たないですね。こういう学習方法がトレンドなんですね。とても参考になりました。 昔ながらの大企業に勤めていたのでOSはWindows、社員が自由に使えるソフトはExcel（=Officeアプリケーションとシェアポイント）だったんでVBAはのめり込みました。あと社内WEBの範囲ならOracle+シェアポイント&JavaScriptで社内WEBサイト構築するお遊びできたんですが、JavaやC#など本格的なオブジェクト指向言語を試せる環境は正社員には敷居が高かったです。 定年退職後、本格的にオブジェクト指向でプログラミングしたいと思い一念発起。 Pythonに嵌まりました。僕が現役時代やりたかったこと、綺麗なコーディングができる言語だと実感。 この動画、若い人達向けでいいね。環境構築より手を動かす、とにかくコードを書く。それが第一歩かな。

多分9割の側かも知れない…。もしかしたら他言語の方がいいか迷ってます…😮

2回目の演習問題 私の回答です。 １．df.iloc[31:45,[0,2,8]] ２．df.loc[31:44,["PassengerId","Pclass","Ticket"]] 数値を変更すると、異なる結果で表示されました。 まだ理解が足りないのでしょうか。 上記２は、問題に対する模範解答になっていました。 数字の範囲に疑問が生じたので、locとilocでそれぞれ数値の 範囲を変えて実行結果を確認してみました。 locだと素直に理解できるのですが、ilocは便利だけど、実際 にプログラムを組んだとき、間違ってしまいそうです。

43:36

クラスまじで意味わかんねえ

12:41

はやたすさん、お願いします。KAGGLEのチュートリアルまとめ動画を作ってくれませんか？3か月ほどハヤタスさんの動画やおすすめ本を読んで勉強していますが、いざ始めようとKAGGLEのスタートブックを真似してもエラーになったり4年前と形式が違っていたりと2章はじめのSUBMITすらもできずに挫折しそうです。他の動画も古いのばかりで、どこにSUBMITバナーがあるの？この画面はどうやって飛んだの？とかなり頓挫しています。某大手ネットショップのKAGGLEスタートブックの星１のレビューを読むと言わんとしていることが分かると思います。どうか宜しくお願いします。

本当にわかりやすいです！スクレイピングの改訂版もまってます！

1:03:49

自分用のコメントですみません、 20:00　50:15 54:47

動画わかりやすかったです！参考にななりました！この動画はもう一度見返そうと思うのですが次は何を学ぶべきですか？

新卒も同じ話ですか？

ほんとに助かるありがとう。

1:37:10 　関数

つまり資格ではなく実務をやれ！…てことかな？

フリーランスでたくさん稼ぎたい！だけでPythonを勉強しだした20代主婦です。 ラムダからクラスあたりでもう何を言っているのかわからない状態ですが、とりあえず見よう見真似でコードを書いています。 本日この動画を見終わりましたので、明日もう1周してみようと思います。 場所にとらわれず働いて娘との時間をたくさん作るのが夢です。

自分用 01:01:38

授業より100倍わかりやすいです！matplotlibなども見てみたいです！

Googleコラボ✨いい事を聞いた。4:50 なう(2024/08/22 01:04:37)

もうすぐ定年　登録させて頂きます。。

め・・めちゃくちゃわかりやすい！ありがとうございます。

15で割り切れる・・・大丈夫じゃなかったです w

メモ　 29:45 　まで 1:02:00　まで 　　　 1:25:13 　まで

勉強させていただいております。 本日、0:00:00 - 0:55:40 まで完了しましたので、次回、続きよりさせていただきます。 分かりやすい動画、本当にありがとうございます。

自分用コメントすいません 　1:44:30 2:06:47

Google Colabで実行しましたが、グラフの色分けができませんでした。 環境によるのでしょうか？ 色々調べて、次のようにすると色分けできるようになりました。 sns.countplot(data=df, x="Sex", hue="Sex")

データサイエンティストになりたいなら、資格試験の勉強よりもとっととKaggle or SIGNATEでコンペに参加して研鑽積む方が良い。ただし、タイタニックみたいな練習問題はアピールにならないので要注意。ちなみに私はデータサイエンティスト協会の中の人間ですが、DS検定は受ける価値ないです。何であんな資格作ったのか。。。

データサイエンスの流れを全く理解しないまま、pandasの100本ノックを終え、 課題を与えられたのですが、何をして良いのか全くわからず完全にお手上げ状態でいましたが、 この動画を見て、全体的な流れと今の立ち位置を理解することができ、やることが明確になりました。 まだまだ始めたばかりですが、この動画以外もわかりやすくて、楽しみながら学習できています！ いつもありがとうございます！新しい動画も楽しみにしています！

喋るのが早い

副業探してるなう。 案件くっそ少ない。 ただあるっちゃあるから、3個くらい応募して交渉中。

ロードマップ興味あります。

列名の変更について質問です。カラム数が12なのにこの時14まで増えているのは何故でしょうか？ passengerId_strの列を追加してから変更をおこなっているだけでしょうか？

1:37:12

1:21:41

勉強したいだけなのに目的とかよくわからない。あなたが言ってることは目的があってプログラミングをやる人のことを中心に言っています。 これは初心者やわからない人のための動画じゃない わからない人はほんとに何もわからないから基礎学習になるんじゃないでしょうか

今の会社でORACLE MASTERの受験料補助があるのですが、Python系資格みたいに無駄な資格と言えるのでしょうか？それとも統計検定みたいに証明になるのでしょうか？

クラスあたりからわからん まあ、いつかわかるか😂

ウェブのPythonチュートリアルを勉強しようと思うのですが、最新バージョンを勉強すれば良いでしょうか？

Embarked以外に性別についてもTrue,Falseになるので、以下のコードで対策できました。 (50:40あたりです) df6["Sex"] = pd.get_dummies(df6["Sex"], dtype=np.int8, drop_first=True)

分かりやすくてとても有難いんだけど、ちょくちょく「実はこれは間違ってて」みたいなのを後から言ってくるからノート書きながらやってると、なんやねん！！ってなる。先にこういう風にやります。なぜなら〜でやってほしい（伝われ）

質問よろしいでしょうか。 新卒でデータサイエンティストになるのはやめておいた方がいいでしょうか。 自分は現在大学3年生で、LLM分野の研究室で小規模ですが機械学習の研究をしています。元々は院卒後に機械学習エンジニアを目指しておりました。2年後期から今まで計2社で、企業に元々あるモデルの精度高めたり、広告表示の最適化系のインターンをして機械学習エンジニアになるために色々と一応準備はしていたのですが、ネットで調べていると新卒枠の機械学習エンジニアは本当に優秀な人でないと難しいという意見が大多数で、自分も特別優秀というわけでもないため、比較的まだ優秀さを求められていないデータサイエンティストにシフトしたのですが、データサイエンティストも調べていると、自分のリストアップしていた企業のHPの殆どは物凄い経歴の学生や技術力を持った人のインタビュー記事しか出てこなく、これならWEB系エンジニアにシフトして就活した方が安全な気がしたのですが実際どうなのでしょうか。 WEB系エンジニアになるか、データサイエンティストになるかで今いる研究室だったり院進するかも決まってくるので、現在非常に悩んでいます。 長々とすみません。何卒よろしくお願いいたします🙇‍♂️

現役エンジニアの視点からコメントすると、学習継続できない人はエンジニアに向いてないです。 何故なら、エンジニア職はなってからが大変で、毎日業務のほかに勉強し続けないと、続けていけないからです。 単純に能力的な問題もありますが、Pythonひとつとっても言語・フレームワーク・ライブラリ等のバージョンもどんどん更新されますし、Pythonをどのように活用するのか、Pythonを使って何ができるかは日進月歩ならぬ日進日歩ですし、脆弱性の内容や対応方法の情報キャッチアップは毎日マストな作業です。 それぐらい日々努力できる方なら、年齢も経験も関係なく大歓迎です。 努力の分、仕事は日々やりがいもありますし、適切な会社を選べば給与や福利厚生も整っていて、子育てしながら、介護しながらなども働き続けやすいと思います。ぜひエンジニアを目指してほしいです。 はたやすさん、とても大切なポイントを分かりやすく動画にしてくださり、ありがとうございます＾＾

将来、データサイエンティストに就職したいと考えている学生です。情報系の学部で無いため、何か資格がほしいと思い、これらの資格を獲得しようと考えているのですが、その場合は獲得する価値はあるでしょうか。