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GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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GA(アクセス解析ツールのGoogleアナリティクス)に詳しいだけの人から、困りごとをデータで解決出来る人になるための物語。
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#データ分析

【後記】ビジネス文脈におけるデータ分析(主に機械学習)の活用を議論するLT会&懇親会(2019/6/6)

非常に良い経験になったので、所感を残しておく。

◆所感
・やはりイベント主催は楽しい。
・話し慣れてるように見えるらしい。
・20分の発表あっという間。
(逆に5分のLTとか短すぎて物足りないと思う)
・参加して頂きたい方の属性、登壇者の属性のマッチングがもっと適切になるよう考えても良いのかも。
・会場の社員が10名以上も参加するイベント珍しいらしい。いい会社だと思う、ほんと。
・失敗例やその解

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#2(2019/4/4)

主催者側の2名含め、計11名も集まっていただき、
無事に終えることが出来ました。
ご参加頂いたみなさま、遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
・下記、タイタニックコンペ参考記事に沿って、各自のPython環境にてモデル作成
https://www.codexa.net/kaggle-titanic-beginner/
・そのモデル作成の中で、上記記事では

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【随時更新】Pythonメモ(データサイエンス関連)

Pythonでデータ分析(機械学習含む)をやっていて調べたことを、ここに溜めていきます。
誰かの役に立つことを願い。

### データ型
- 型判定
https://note.nkmk.me/python-type-isinstance/

### Pandas・Numpy共通
- 違いと使い分け(相互変換含む)
https://deepage.net/features/pandas-numpy.

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【随時更新】和訳(データサイエンス関連英単語)

大まかな内容を把握することを目的としておりますが、明らかに間違っているものがあればご指摘頂けると嬉しいです!
※Kaggleを始める際に作ったため現時点ではKaggle中心です。
※随時追記していきます。

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Kaggle関連
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◆Kaggle
・データサイエンスのコンペティションサイト。
・企業や政府がコンペ形

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