基礎
データの読み込みと可視化を学ぼう プロ
Python でデータ分析を行う際に共通して使う pandas と Matplotlib の基礎を学びます。以降のすべてのプロジェクトの土台となる内容です。
- pandas入門
- Matplotlib入門
データ活用
ディレクトリとファイルの操作 プロ
os・pathlib・shutilモジュールを使って、ディレクトリの作成やファイルの移動を行う方法を学びます。
- ファイル操作
- pathlib
with文とZIPによるファイル整理 プロ
with文とzipfileモジュールを使い、ディレクトリの圧縮や月次報告資料の一括整理を自動化します。
- with文
- ZIP圧縮
スクレイピングでデータを収集しよう プロ
データ収集を効率的に行うためのスクレイピングなどの基礎知識を学びます。
- スクレイピング
- requests
- Beautiful Soup
データ分析
折れ線グラフで推移を可視化しよう プロ
CSVファイルからデータを抽出し、1つのグラフに複数の線グラフを描画する方法を学びます。視覚的に比較しやすいグラフを作れるようになりましょう。
- 折れ線グラフ
- 売上の可視化
条件抽出とヒストグラムの基礎 プロ
特定の条件を満たすデータを抽出し、ヒストグラムで分布を描画する方法を学びます。
- 条件抽出
- ヒストグラム
NumPyとFigureで年代別データを分析しよう プロ
NumPyで数値を整え、MatplotlibのFigureで年代別のグラフを並べてデータを分析します。
- NumPy
- Figure
データを結合して散布図で相関を調べよう プロ
既存のデータを元に新しいデータを追加したり、複数のCSVファイルを結合したりして、必要なデータをまとめる方法を学びます。
- データ結合
- 散布図
- 相関
データを集計して棒グラフで表そう プロ
売上データを月ごとに集計し、棒グラフを並べて描画する方法を学びます。データを並べて比較できるようになりましょう。
- グループ集計
- 棒グラフ
欠損値や重複を処理してデータを整えよう プロ
整っていないデータを加工して、売上を比較する方法を学びます。不揃いなデータでも扱えるようになりましょう。
- 欠損値処理
- 重複除去
記述統計でデータの特徴を捉えよう プロ
中心値やばらつきを表す統計量と、ヒストグラム・箱ひげ図による可視化でデータの特徴を説明する方法を学びます。
- 記述統計
- 可視化
相関係数とクロス集計で関係性を調べよう プロ
相関係数やクロス集計表を使って、2つ以上の変数の関係性を分析する方法を学びます。
- 相関係数
- クロス集計
グループ比較でデータの違いを分析しよう プロ
データをグループ分けし、割合への変換も使いながらグループ間の違いを比較・分析します。
- グループ比較
- 割合
機械学習
機械学習の基礎とデータ準備 プロ
機械学習の概要と、学習に必要なデータの前処理・分割の方法を学びます。
- 機械学習
- 前処理
線形回帰モデルの構築と評価 プロ
scikit-learnで線形回帰モデルを学習させ、決定係数・MSE・散布図で性能を評価します。
- 線形回帰
- モデル評価
ロジスティック回帰による分類予測 プロ
ロジスティック回帰で分類モデルを作り、精度・混同行列・適合率・再現率・F値で評価します。
- ロジスティック回帰
- 分類
よくある質問
- Pythonの基礎を学んでいなくても受講できますか?
- 本コースはPythonの基本文法(変数、リスト、関数など)を理解していることを前提としています。はじめての方は、先にPythonの基礎コースを受講することをおすすめします。
- 数学や統計の知識は必要ですか?
- 高度な数学知識は必要ありません。統計指標や機械学習モデルの仕組みは、図解を交えて直感的に理解できるように解説しています。
- このコースを修了すると何ができるようになりますか?
- pandasやMatplotlibを使ったデータの加工・可視化、記述統計や相関分析、scikit-learnによる機械学習モデルの構築・評価、Webスクレイピングによるデータ収集、ファイル操作の自動化など、実務で役立つPythonスキルが身につきます。
- どんな分野の仕事に役立ちますか?
- データ分析やマーケティング、機械学習エンジニア、業務効率化など、データを扱うあらゆる業務に役立ちます。