【Python×データサイエンス入門⑦】機械学習の必修科目！学習データとテストデータに分割しよう！

【Python×データサイエンス入門⑦】機械学習の必修科目！学習データとテストデータに分割しよう！
※現在、質問・相談コメントの返信は対応しておりません。ご承知おきくださいませ🙇🏻‍♂️

データサイエンス入門の第7回目になります！

バブル期の熱は冷めましたが、今でもデータサイエンティストを欲しがっている企業はたくさんあります。
DX時代に備えて、今からデータサイエンスを勉強しておきましょう！

≪この動画で学べる内容≫
①学習データとテストデータの分割方法が分かる
②特徴量と正解の分割方法が分かる
③isnull()を活用したデータフレームの絞り込みが分かる

▼この動画シリーズで使っているコード・データ

▽ソースコードのダウンロード(Github)
https://github.com/hayatasuuu/DataScienceBeginner

▽データのダウンロード(Kaggle)
https://www.kaggle.com/

■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□

▼Pythonの学習が済んでいない方はこちら！

▼スクレイピングを学んでみるならこちら！

▼Anacondaのインストール方法(Windows)
テキスト：https://tech-diary.net/anaconda-install-windows/

■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□

▽Twitter
Tweets by hayatasuuu

▽Blog
https://tech-diary.net/

▽stand.fm(ラジオ)
https://stand.fm/channels/5f812ac1f04555115d597948

▼経歴
現在：フリーランスエンジニア（Python, GCP）
過去：大手SIerで機械学習系エンジニア&プログラミングスクール講師→大手金融機関(連結3万人以上)でデータサイエンティスト（Python, AWS）→スタートアップでWebエンジニア(Golang, ReactJS)→現在に至る