概要

データ分析、機械学習やディープラーニングを行う場合、データの前処理がとても重要です。様々なデータソースに蓄積された、生データに含まれるノイズや誤差と除去したり、扱い易い形へ変換する手法を本講座で紹介します。

目的

  • データの前処理手法を理解する

対象者

  • Pythonの基礎知識がある方

基本日数

1日（カスタマイズ可能）

研修内容詳細

1.はじめに
　1.1 本研修の目的
　1.2 到達目標

2.機械学習におけるデータの重要性
　2.1 概要
　2.2 機械学習とは
　2.3 AI/ 機械学習/ディープラーニング
　2.4 機械学習とデータ
　2.5 前処理の必要性

3 . OpenCV
　3.1 OpenCVとは
　3.2 OpenCVの簡単な使い方
　3.3 アファン変換
　3.4 色の処理
　3.5 フィルタ処理
　3.6 画像の修正・修復

4.Pandas
　4.1 Pandasとは
　4.2 Pandasのデータ型
　4.3 DataFrameの基本操作
　4.4 データの保存
　4.5 データの追加
　4.6 DataFrameの結合
　4.7 欠損値の扱い
　4.8 その他処理