LuckyTemplates ユーザーのための Python II – オンデマンド プラットフォームの新しいコース

LuckyTemplates ユーザーのための Python II – オンデマンド プラットフォームの新しいコース

世界で最も一般的に使用されているプログラミング言語の 1 つである Python は、非常に動的であり、ほぼすべての種類のアプリケーションに使用できます。自動化からデータ サイエンスまであらゆる用途に最適です。これは、Netflix が使用する推奨アルゴリズムの背後にある天才であり、自動運転車の背後にある秘密でもあります。

の 1人である Gaelim Holland によるこの新しいコースでは、LuckyTemplates ユーザーは、通常のレポート開発プロセスで Python II を最大限に活用する方法を学ぶことができます。

目次

Python II のパワーを理解する

Python が古いプログラミング言語と異なる点は、Python がオブジェクト指向であるという事実です。コードを構築するプロセスではなく、オブジェクトまたはコード データに焦点を当てます。これにより、Python には他の言語にはない柔軟性が与えられます。

Python を使用すると、ユーザーは同じ基本コードをさまざまな目的で繰り返し使用できます。必要なのは、必要に応じてオブジェクトを追加または削除することだけです。これが、Python が C や C++ などの言語と比較して初心者にとって学習しやすい理由です。

Python のもう 1 つの強みは、未使用のオブジェクトを見つけてシステムから削除できることです。これにより、作業中にスペースが解放され、使用可能なメモリの管理が容易になります。

Python はオープンソース言語なので、誰でも自由に学習して使用できます。実際、これが、プログラマーがシステムを継続的にデバッグするにつれて、Python が長年にわたってゆっくりと洗練され、完成されてきた理由の 1 つです。ユーザー数が多いため、リソースも豊富にあります。

データ分析の観点から見ると、Python は、どんなに複雑であっても、視覚化や統計計算に最適です。これにより、LuckyTemplates の完璧なパートナーになります。

何を期待します

このコースは、LuckyTemplates ユーザーが Python で使用される関数、アルゴリズム、プログラミング方法について学習できるように作成されました。これにより、LuckyTemplates では通常不可能な方法でデータをクリーンアップし、自然言語処理 (NLP) を実行できるようになります。

このコースでは、以下について学びます。

  • カスタム関数の構築などの一般的なプログラムの概念
  • データを素早く変換してクリーンアップする方法
  • テキスト分析の概念を LuckyTemplates ダッシュボードに組み込む方法
  • さまざまなデータセットに適用できる反復可能なコードを構築する方法
  • ヒート マップやカーネル密度プロットなどの複雑な Python ビジュアル
  • 「for ループ」、「リスト内包表記」、「ユーザー定義関数」などのプログラミングの概念
  • 基本的なアルゴリズム手法を使用して、NLP の概念をトークン化、見出し語化、センチメント、および頻度に適用する

これらのトピックやその他のトピックを参照することで、Python II がデータの操作方法やレポートの開発方法を最適化する方法について強固な基礎を築くことができます。

コースの対象者

このコースは、Python の基本をある程度理解しており、この基本知識を次のレベルに進めることに興味がある初心者から中級の LuckyTemplates ユーザーに最適です。

カスタム ワード クラウド、ユーザー定義の複雑な関数、ヒート マップ、絵文字処理、センチメント分析について学びたい人に強くお勧めします。

私たちのコースは LuckyTemplates メンバー限定なので、まだいない場合は、この機会にアップグレードするのが最適です。

ゲイリム・ホランドについて

LuckyTemplates ユーザーのための Python II – オンデマンド プラットフォームの新しいコース

Gaelim は革新的なデータアナリストであり、デジタル チャネル最適化のスペシャリストであり、オムニ チャネル分析に関する深い知識を持ち、ファネル分析にオンラインとオフラインのデータを組み込んでいます。この分野で 15 年以上働いてきた彼は、コンバージョン率の最適化、統計科学、A/B テストを通じてオンライン販売、収益、CTA を最大化する方法を習得しました。

彼はそのキャリアを通じて、新興企業からフォーチュン 500 企業に至るまで、さまざまな組織で複数のデータ サイエンスの役割を果たしてきました。

ではごきげんよう、

LuckyTemplates チーム


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