Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn に関する PCED Python 試験のヒント

導入

データ分析は、企業が情報に基づいた意思決定を行うためにデータに依存している今日の雇用市場において不可欠なスキルです。その結果、認定された初心者レベルのデータ アナリストの需要が増加しています。データ アナリストにとって最も人気のある認定資格は、Certified Entry-Level Data Analyst with Python (PCED) 認定資格です。

PCED は、Python を使用したデータ分析における個人の熟練度を証明する世界的に認められた認定資格です。この認定では、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn の 4 つの主要トピックがカバーされています。この記事では、PCED 認定の準備に役立つ、これらのトピックに関する試験のヒントをいくつか紹介します。

1.パンダ

Pandas は、Python でのデータ操作と分析に広く使用されているオープンソース ライブラリです。データのクリーニング、変換、分析を実行するためのデータ構造、ツール、および方法を提供します。

ヒント 1: Pandas のドキュメントをよく理解する
Pandas のドキュメントは、ライブラリの機能と機能に関する包括的なガイドを提供します。ドキュメントに慣れると、さまざまなメソッドとそのパラメーターを理解できるようになり、分析での実装が容易になります。

ヒント 2: データの操作と分析を実践する
Pandas を理解する最良の方法は、実践することです。 Pandas を使用して、現実世界の問題をできるだけ多く解決します。これは、データ操作と分析の実践的な経験を積むのに役立ち、ライブラリに対する理解が深まります。

コード例:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

2.NumPy

NumPy は科学計算用の基本的な Python ライブラリです。多次元配列と行列に対して数学的演算を実行するための強力なデータ構造とメソッドを提供します。

ヒント 1: 配列の操作とブロードキャストを理解する
配列の操作とブロードキャストは NumPy の重要な概念であり、PCED 試験ではそれらをよく理解することが重要です。配列のインデックス付け、スライス、再形成を練習して、配列操作のスキルを向上させます。さらに、ブロードキャストを使用してさまざまな形状の配列に対して操作を実行する方法を学びます。

コード例:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

ヒント 2: ユニバーサル関数 (ufuncs) を学習する
NumPy は、効率的なデータ処理のための一連の組み込みユニバーサル関数 (ufuncs) を提供します。これらの関数は速度を重視して最適化されており、データ分析における重要なツールとなっています。よく使用される ufuncs には、np.mean()、np.max()、np.median() などがあります。

3.Matplotlib

Matplotlib は、Python の強力なデータ視覚化ライブラリです。高品質の 2D および 3D のプロットやチャートを作成するためのさまざまな機能を提供します。

ヒント 1: 基本的なプロット関数をマスターする
Matplotlib のコアは、プロットを作成するためのシンプルなインターフェイスを提供する Pyplot モジュールに基づいています。 plt.plot()、plt.scatter()、plt.bar() などの基本的なプロット関数を理解し、さまざまなタイプのプロットを作成します。

ヒント 2: プロットのカスタマイズを練習する
Matplotlib は、プロットの美しさを向上させるためのさまざまなカスタマイズ オプションを提供します。これには、軸のラベル付け、タイトルの追加、色とスタイルの変更、注釈の追加が含まれます。プロットをカスタマイズして、視覚的に魅力的で有益なビジュアライゼーションを作成する練習をしてください。

コード例:

# Import the Pandas library
import pandas as pd

# Read a CSV file into a Pandas dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')

# Check the first few rows of the dataframe
df.head()

4.シーボーン

Seaborn は、Matplotlib 上に構築されたデータ視覚化ライブラリです。より視覚的に魅力的な統計プロットやグラフを作成するための高レベルのインターフェイスを提供します。

**ヒント 1: Matplotlib と Seaborn の関係を理解する
**Seaborn はベースとして Matplotlib を使用するため、Seaborn を効果的に使用するには Matplotlib を理解することが不可欠です。 Matplotlib で使用できるカスタマイズ オプションの多くは、Seaborn でも使用できます。

ヒント 2: さまざまなタイプのプロットの作成を練習する
Seaborn は、散布図、折れ線グラフ、棒グラフ、ヒートマップなどのさまざまなグラフを提供します。これらのプロットの作成を練習して、Seaborn の使用スキルを向上させてください。

コード例:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Select elements from the second row
arr[1, 0:2]

# Reshape the array to a 3x2 matrix
arr.reshape(3, 2)

結論

PCED 認定資格は、データ分析のキャリアを求める個人にとって貴重な資産です。認定の準備には、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn という 4 つの重要なトピックについて十分に理解する必要があります。この記事で提供されている試験のヒントに従い、実際の例で練習することで、スキルを向上させ、PCED 試験に合格する可能性を高めることができます。さらに、急速に成長するデータ分析分野で常に先を行くために、これらのライブラリの新しいリリースと機能に関する最新情報を忘れずに入手してください。

以上がPandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn に関する PCED Python 試験のヒントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。