コードで理解する、
データ分析と機械学習。

データ取得から整形・変換・特徴量生成までの前処理パイプラインを体系的に学ぶ。

教師あり学習（回帰・分類）から教師なし学習（クラスタリング・次元削減）まで、代表的な手法の原理と使いどころを体系的に学ぶ。

回帰・分類・ランキング・距離・言語モデルの各タスクで使う主要指標の特性と選択基準を学ぶ。

時系列データの可視化・診断からARIMA系・状態空間モデル・Prophetまで、代表的な分析手法を体系的に学ぶ。

株価・利回り・財務データをPythonで取得し、テクニカル指標やファンダメンタル指標を算出する。

可視化はデータ構造や中身を捕らえる上でいつも必要になる技術です。