[2026 改訂版] ビッグデータ分析実技 (with Python)

Name: [2026 改訂版] ビッグデータ分析実技 (with Python)
Price: 99000 KRW
Rating: 4.8 (19 reviews)

ビッグデータ分析技師試験は、年2回実施される国家公認資格です。実技を準備される方のために、基礎から核心的な内容まで詳細に講義しました。回を重ねるごとに試験の難易度は高まっています。そのため、基礎から様々な重要内容を提供し、合格率を高められるようにしました。

（4.8）受講レビュー 19件

受講生 159名

難易度初級

受講期間 12か月

SoYoung Yoon

Big Data

学習した受講者のレビュー

4.8

5.0

JuyeongChoe

8% 受講後に作成

6月20日の試験をターゲットに今講義を視聴していますが、すぐに試験の型や解き方に入るのではなく、Pythonの基本から教えてくださるのが良くて、思わず受講評を書いています。必ずしもビッグデータ分析実技のためだけというより、データ分析をする際に基本的に知っておくべきことがすべて詰まっている講義のようです。それでは最後まで全部見てから、また受講評を残します。

5.0

sungjin

100% 受講後に作成

ありがとうございます。おかげで合格しました！

5.0

go06533

30% 受講後に作成

時間はたくさんかかっても新しい言語を使うので基礎から受講しています。熱心に受講すれば良い結果が得られるだろうと期待しています。

受講後に得られること

ビッグデータ分析技師実技筆答型
ビッグデータ分析実技試験作業型
機械学習
パイソンデータ分析(Pandas)

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

ビッグデータ分析技師資格試験を受験しようとする方
Pythonのデータ分析ライブラリPandasを学習したい方
ビッグデータ分析に関心をお持ちの方

前提知識、
必要でしょうか？

ビッグデータ分析技師筆記合格者

こんにちは
SoYoung Yoonです。

3,276

受講生

175

受講レビュー

回答

4.8

講座評価

講座

カリキュラム

全体

170件 ∙ (56時間 0分)

講座資料:

授業資料

セクション 1．Step 0. ビッグデータ分析記事実技（資料室）

7件 ∙ (42分)

セクション 2．Step 1. パイソンを知る

19件 ∙ (5時間 20分)

8. ビッグデータ分析実技 - 学習用リンク
9. 復習およびクイズ専用ウェブサイトのご案内
10. Section 1. 1-01. オブジェクト(Object)
26:01
11. Section 1. 1-02~03. コード入力、タイプ(type)
23:32
12. Section 1. 1-04. 書式付き文字列
10:13
13. Section 1. 1-05. 演算子 1/2
20:00
14. Section 1. 1-05. 演算子 2/2
22:36
15. Section 1. 1-06-09. 条件作成練習、入力、型変換、関数
30:34
16. Section 2. 2-00. Containerの理解、rangeオブジェクト
15:57
17. Section 2. 2-01~02. Subscription, Slicing
23:12
18. Section 2. 2-03~05. tuple, listの生成および演算、メソッド
14:00
19. Section 2. 2-06. strのメソッド
18:14
20. Section 2. 2-07~08. set, dict オブジェクト
13:08
21. Section 2. 2-09. 読解（comprehension）
15:59
22. Section 3. 3-01~03. 関数の必要性、種類、引数
21:08
23. Section 3. 3-04. パラメータの種類
20:44
24. [任意] Section 3. 3-05. lambda 関数
12:13
25. [250608] Section 4. 4-01. モジュール import
20:05
26. [教案に追加予定] enumerate, zip 関数
13:03

セクション 3．Step 2. パンダス(Pandas) - 作業1類型

37件 ∙ (13時間 5分)

27. ビッグデータ分析実技 - 学習用リンク
28. 復習およびクイズ関連サイトのご案内
29. Section 1. ファイルの読み込み、簡単な構造の確認
16:24
30. Section 1-2. データ構造の確認
22:30
31. Section 1-3. データタイプの変更 1 (replace, int32)
39:55
32. Section 1-3. データタイプの変更 2 (datetime, category)
20:20
33. Section 1-4. 人気チャンネル分析 1 (sort_values, indexing)
32:38
34. Section 1-4. 人気チャンネル分析 2 (indexing, str Accessor)
27:00
35. Section 1-5. 統計値の算出 1 (Seriesの各種統計値)
27:56
36. Section 1-5. 統計値の算出 2 (groupby)
32:08
37. Section 2-1. ファイルの読み込み
07:55
38. Section 2-2. 欠損値の確認 1
29:08
39. Section 2-2. 欠損値の解決 2 (fillna)
12:47
40. Section 2-2. Indexing 整理
36:52
41. Section 2-2. 欠損値の解決 3 (indexingの活用)
14:57
42. Section 2-3. 統計値の算出
22:44
43. Section 2-4. 酒類消費量の比較 - 1
28:53
44. Section 2-4. 酒類消費量の比較 - 2
32:14
45. 第2-5節ビール消費量
08:37
46. Section 2-6. 大陸別のお酒の消費量分析
22:09
47. Section 3-1. ファイルの取り込み、日付データの変更
21:19
48. Section 3-3. 欠損値の確認
24:56
49. Section 3-4. 欠損値の除去(dropna)
26:26
50. Section 3-5. 欠損値の穴埋め(fillna)
30:35
51. Section 3-6. 微小粒子状物質（PM2.5）分析（グループ別統計値）
37:26
52. Section 4-1. ファイルのインポート、構造の確認、派生変数の追加
24:46
53. Section 4-4. 欠損値の確認および処理
12:21
54. Section 4-5. 日付/時間データの処理 1
16:04
55. Section 4-5. 日付/時間データの処理 2 (繰り返し学習してください！)
27:19
56. Section 4-5. 日付/時間データの処理 3
21:57
57. Section 4-6. 営業期間分析
15:16
58. Section 4-7. 区別統計
19:56
59. Section 5-1. 平均/標準偏差の注意事項
06:26
60. Section 5-2. 外れ値(Outlier)
22:43
61. Section 5-3. データスケーリング
05:04
62. 第5-4節エンコーディング
26:21
63. Section 5-5. 相関係数
11:16

セクション 4．Step 3. 機械学習

20件 ∙ (6時間 31分)

セクション 5．Step 4. 統計検定

23件 ∙ (9時間 4分)

セクション 6．Step5. 例題＆既出予想問題演習

58件 ∙ (16時間 7分)

セクション 7．Step6. [参考]Live 講義 & 特講

6件 ∙ (5時間 7分)

講座掲載日: 2022/05/12

最終更新日: 2026/08/03

受講レビュー

全体

19件

4.8

19件の受講レビュー

makecontents
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
2024/06/21
5
30% 受講後に作成
遅いですがよく見ています^^
- eduatoz
  知識共有者
  2024/09/03
  もしかしたらまだ学習中ですか？
thisisnotaninflearn
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
2026/06/08
5
8% 受講後に作成
6月20日の試験をターゲットに今講義を視聴していますが、すぐに試験の型や解き方に入るのではなく、Pythonの基本から教えてくださるのが良くて、思わず受講評を書いています。必ずしもビッグデータ分析実技のためだけというより、データ分析をする際に基本的に知っておくべきことがすべて詰まっている講義のようです。それでは最後まで全部見てから、また受講評を残します。
- eduatoz
  知識共有者
  2026/06/08
  ~^^ クイズサイトの使用申請はされましたか？学習しながら理解できたかを確認し、復習するのにとても良いツールです。まだ申請されていないようでしたら、ぜひ使ってみてください。1ヶ月以上の期間をかけて心を込めて作りました〜！応援しています！
sbchae3301
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2024/06/18
5
43% 受講後に作成
川のよさ。オープンカトックルームの参加はどのようにできますか？
- eduatoz
  知識共有者
  2024/08/06
  imbgirl@naver.comまでご連絡ください^^ 遅くご連絡いただき申し訳ありません。
sungjin6098
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
2025/08/28
5
100% 受講後に作成
ありがとうございます。おかげで合格しました！
- eduatoz
  知識共有者
  2025/09/05
  合格おめでとうございます〜^^ 前回の試験が難しかったので、難しい問題をクイズとして準備していたのですが、難しく学習された分、実際の使用にも役立ったことを願います^^
go065333506
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
2025/04/30
5
30% 受講後に作成
時間はたくさんかかっても新しい言語を使うので基礎から受講しています。熱心に受講すれば良い結果が得られるだろうと期待しています。
- eduatoz
  知識共有者
  2025/04/30
  こんにちは！ ^^ 良いレビューありがとうございます！ 6月20日の試験をご準備されていますか？ 5月5日から10回合格のための毎日クイズ2期を実施予定です。Pandasまでは学習済みである必要があります。ご興味があれば申し込んでみてください！ (オープントークルームにご参加いただければ、情報を受け取ることができます。) 빅분기 実技毎日クイズ申し込み: https://forms.gle/oqQ9UZh6T3XoHwMQA 素敵な一日をお過ごしください！

SoYoung Yoonの他の講座

知識共有者の他の講座はこちら

【2026年新規】データ分析準専門家（ADsP）資格証明書

SoYoung Yoon

データ分析の専門家育成が必要とされる今、本講座は国家公認の「データ分析準専門家」資格を取得するための講座です。

初級

R, Big Data, ADsP

【2026年新規】データ分析準専門家（ADsP）資格証明書

SoYoung Yoon

SQLD資格対策講座

SoYoung Yoon

国家公認SQLD資格の取得を目標とするコースであり、SQLDはデータベースとデータモデリングの知識を基に、応用ソフトウェアを開発しながらデータの操作や抽出において正確なSQLを作成できる開発者を意味します。

入門

SQL, SQLD

SQLD資格対策講座

SoYoung Yoon

[2026年改訂][EduAtoZ]ビッグデータ分析技師筆記試験

SoYoung Yoon

ビッグデータ分析技師試験は、年2回実施される国家公認資格試験です。試験の準備をされる方のために、基礎から重要なポイントまで詳しく講義しました。回を重ねるごとに試験の難易度は高くなっています。そのため、基礎からさまざまな重要内容を提供し、合格率を高められるようにしました。

初級

Big Data

[2026年改訂][EduAtoZ]ビッグデータ分析技師筆記試験

SoYoung Yoon

データ分析準専門家（ADsP）科目別まとめ＆予想問題の解説

SoYoung Yoon

国家公認データ分析準専門家資格（ADsP）の取得を目指す方のための予想問題＆最新過去問復元問題の解説講座です。

入門

Big Data, ADsP

データ分析準専門家（ADsP）科目別まとめ＆予想問題の解説

SoYoung Yoon

[EduAtoZ] Python活用&Cos Pro 2級

SoYoung Yoon

Pythonを学習された方は、これを利用して簡単な問題解決能力、入力に対する出力値の分析、要求事項分析能力を習得できるCos Pro 2級の問題を解くことで、Pythonの活用能力向上と資格取得ができる講座です。

初級

Python, Coding Test

[EduAtoZ] Python活用&Cos Pro 2級

SoYoung Yoon

正しく学ぶPythonプログラミング

SoYoung Yoon

非専攻者も、Pythonを簡単かつ楽しく学べるように、必ず必要な内容だけを入れました。

入門

Python

正しく学ぶPythonプログラミング

SoYoung Yoon

[EduAtoZ] Python CosPro 1級予想問題解説(40問)

SoYoung Yoon

この講義は、CosPro 1級試験を準備される方のためのコースであり、試験主催者である(株)YBM Netから公開されたCOS Pro 1級サンプル問題解答コースです。

初級

Python, Coding Test

[EduAtoZ] Python CosPro 1級予想問題解説(40問)

SoYoung Yoon

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう！

[2026年改訂][EduAtoZ]ビッグデータ分析技師筆記試験

SoYoung Yoon

初級

Big Data

[2026年改訂][EduAtoZ]ビッグデータ分析技師筆記試験

SoYoung Yoon

ビッグデータ分析記事実技コントラスト（R活用）

companionclub

Rでビッグデータ分析記事実技を準備する方が試験に備えてお手伝いいたします。ビッグデータ分析記事実技試験に出題された問題をもとに、必要な部分だけを選別してお知らせします。コースを完了すると、ビッグデータアナリティクスの実機合格に一歩近づくことができます。最近、テストの投稿問題をレビューし、関連するスクリプトとデータをアップロードしました。最近の試験についても確認してください。

初級

Big Data, Engineer Big Data Analysis

ビッグデータ分析記事実技コントラスト（R活用）

companionclub

【退勤後の副業】ビッグデータ分析技士実技（作業型1・2・3）

roadmap

非専攻者や初心者の方がビッグデータ分析技師の実技試験に早く合格できるよう、ご案内します！理論は軽く、実践は確実に。複雑な基礎知識がなくても、過去問題を中心に、試験に必ず出るポイントだけを集中的に学習します。

入門

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

【退勤後の副業】ビッグデータ分析技士実技（作業型1・2・3）

roadmap

ビッグデータ分析記事試験実技（Python）

dee

国家技術資格証ビッグデータ分析記事実技 with Python 講義です。皆さんの合格を応援します！

初級

Big Data, Python

ビッグデータ分析記事試験実技（Python）

dee

[2026]非専攻者も一発合格するSQLD Part1

algolearn

SQLD、何から始めればいい？途方に暮れているあなたのための講義、完走後に変わったあなたに出会えます。SQLD オールインワンパス！

初級

SQL, Big Data, Oracle

[2026]非専攻者も一発合格するSQLD Part1

algolearn

[2026] 非専門家も一発で合格する SQLD オールインワン

algolearn

SQLD、何から始めればいい？途方に暮れているあなたのための講義。完走後、見違えるようになった自分に出会えます。SQLDオールインワンパス！

入門

SQL, Big Data, Data Engineering

[2026] 非専門家も一発で合格する SQLD オールインワン

algolearn

オンチェーンデータアナリスト基礎コース

coincraft

「クジラが取引所に送金した」という書き込みを見て、イーサスキャン（Etherscan）のリンクをクリックしたことはありませんか？そして、意味不明な文字列ばかりの画面を見て、そのままウィンドウを閉じてしまったはずです。この講義では、その画面の読み方を解説します。セキュリティ分野で14年の経歴を持つ講師が、コードを一行も書かず、無料のツールだけでウォレット・取引・トークンを直接確認する方法を15回の講義にまとめました。これからは他人の言葉ではなく、オリジナルの記録で判断してください。

入門

Big Data, Blockchain, Smart Contract

オンチェーンデータアナリスト基礎コース

coincraft

枕投資法：寝ながら稼ぐAI株式自動売買マシン

cheatkeyman

AIで皆さんの株式投資を革新しましょう！この講座では、NASDAQ上位25銘柄を対象とした、実際に稼働するAI自動売買システムを自ら構築します。韓国投資証券APIを使って模擬投資で経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買を行える特別な機会を提供します。株式投資初心者でも問題ありません。株式の基礎概念や、なぜ米国株に投資すべきなのかを分かりやすく解説し、すべてのソースコードとリモートサポートまで提供します。これからの60年間、私たちの人生において投資は必須です。皆さんとともに歩むAI投資パートナーを、自ら作ってみましょう！

入門

Python, Deep Learning(DL), Big Data

枕投資法：寝ながら稼ぐAI株式自動売買マシン

cheatkeyman

Data Engineering Course (1): ビッグデータ Hadoop を直接インストールする

Billy Lee

Hadoopとビッグデータを学びたい学生は、このコースを通じてビッグデータの世界を体験する素晴らしい発展を祝います！

初級

Big Data, Hadoop, Data Engineering

Data Engineering Course (1): ビッグデータ Hadoop を直接インストールする

Billy Lee

15日間のビッグデータパイロットプロジェクト

빅디

"ビッグデータ+AIフルスタック開発" - AIに生命力を吹き込むビッグデータ構築過程をパイロットプロジェクト形式に進めます。ニーズを把握し、段階的にプラットフォームを構築し、スマートカーデータのナビゲーションと分析を行います。

初級

Big Data, Hadoop, Kafka

15日間のビッグデータパイロットプロジェクト

빅디

[管理コース＃3] DE、DBA（SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL）

vmproductor0202

SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL。国内の書籍、YouTube、講義、ブログ、学園で見られない重要な技術を学ぶことができます。国内の大企業、米国の大企業、米国の州政府の資金援助機関の就職に興味のある方にもおすすめです。

初級

Big Data, ssis, ssas

[管理コース＃3] DE、DBA（SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL）

vmproductor0202

Pythonを活用したビッグデータ分析と可視化

kpcre

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

入門

Python, Big Data

Pythonを活用したビッグデータ分析と可視化

kpcre

Rを活用したビッグデータ及び統計分析

kpcre

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

入門

R, Big Data

Rを活用したビッグデータ及び統計分析

kpcre

[マーケティングアーカイブ] ビッグデータ活用マーケティング戦略

kpcre

ビッグデータビジネスの核心を理解し、現場でマーケティング戦略にどのように活用するかについてのインサイトを提供します。

入門

Marketing Theory, Big Data

[マーケティングアーカイブ] ビッグデータ活用マーケティング戦略

kpcre

32のデータ視覚化戦略 - 非専門家のための基礎理論＆実習

bhban

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

入門

Data literacy, AI, Python

32のデータ視覚化戦略 - 非専門家のための基礎理論＆実習

bhban

Arduinoを使用した気象情報の収集とビッグデータの分析

nomad

Arduinoと風力センサーを利用してデータを収集し、ビッグデータを分析する実戦プロジェクト講義です。

入門

C, Big Data, Arduino

Arduinoを使用した気象情報の収集とビッグデータの分析

nomad

非専門家のための数学・統計の基礎（実習）

SW School

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

初級

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

非専門家のための数学・統計の基礎（実習）

SW School

Kaggleコンペティションプロジェクト演習

1159136

- Kaggleコンペ実践プロジェクト：データ探索から提出まで - チュートリアルの次は、本物のKaggleコンペを最初から最後までやってみよう Kaggleに登録し、タイタニックのチュートリアルまで終えたものの、いざ本物のコンペを前にすると、どこから手をつければよいのか分からず途方に暮れていませんか？他人のノートブックをコピーして提出するだけでは、「なぜ自分のスコアは上がらないのだろう？」という壁にぶつかります。この講座では、実際のKaggleコンペに取り組み、データ探索、検証設計、特徴量エンジニアリング、モデリング、提出までを最初から最後まで一緒に進めます。コードを暗記するのではなく、「何を、なぜ試し、その効果をどのように検証するのか」というコンペにおける思考の流れを身につけていただきます。[ご自身のコンペ参加・受賞経験または実務経験を一言]

初級

Python, AI, Machine Learning(ML)

Kaggleコンペティションプロジェクト演習

1159136