【リニューアル】はじめてのPythonデータ分析(簡単に!前処理、pandas、可視化の全プロセスを学ぶ)【データ分析/科学 Part1】
funcoding
データ分析初心者のために、Pythonによるデータ分析の全プロセスの基本技術を身につける講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEC企画担当者および開発者として、Pythonによるデータ分析の全プロセスを簡単に学び、すぐに活用できるように作成しました。
初級
Python, Pandas, Plotly
講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に応用できるよう、従来の講義とは異なる形で新たに構成した講義です。
受講生 1,759名
難易度 初級
受講期間 無制限


学習した受講者のレビュー
5.0
mizzbaby
잔재미코딩さんの講義なら絶対です。SQL全過程、Python全過程を受講してデータ分析者にキャリア転換成功して海外で働いています。(以前のアカウントで講義を全部購入して質問も投稿したのですが、アカウントを失ってしまって新しく作りました😭😭)コーディング経験が全くなかった私も理解して自分のプロジェクトを完成させるほどなら、どれほど説明が上手かお分かりでしょう。Inflearnで様々な講師の方々の講義を聞いてみましたが、個人的に講義力だけは、この方に追いつく方はいないと思います。ただ文章をだらだら読むのではなく、なぜそうなのか耳にすっと入るように説明してくださいます。ただ最高です。今度新しい目標ができたので、機械学習を経てディープラーニングまで一緒に走ります。いつも良い講義をありがとうございます。
5.0
YuJin Lee
講義を企画して撮影される過程はとても苦労されただろうと思いますが、本当に充実した講義でした。購入に使った金額が惜しくないほどです。機械学習についてよく知らない状態で入門を目的とするなら、全体的な枠組みを掴むにはこれ以上ない講義です。ただし、講義を聴くだけでは十分ではないかもしれません。授業資料と講義内容、そしてGPTを含む追加検索をもとに復習が必要です。自分のものにしたいなら、このような追加的な努力は必ず必要だと思います。講義資料もまた丁寧で、講義なしにコードだけを見て学習するのにも良いです。最近講義もアップデートされ、最新化されているのでさらに良いと思います。良質な講義を提供してくださりありがとうございます:)
5.0
hhs834373
おっしゃったように大きな絵をつかむのにとても役に立った講義でした。 追加の詳細な理論と数学的知識は、学校で学んだ知識でさらに調べて勉強していくので、それも新しい楽しみだったようです。 何よりも、様々なモデルを実習で素早く身につけて、感覚を探し始める手助けをする講義でした。
機械学習入門
sklearnとPythonによる機械学習
Kaggle入門
機械学習の分類手法
機械学習回帰手法
機械学習クラスタリング手法
ワンホットエンコーディング、ハイパーパラメータチューニングなどの実践的な手法
ネカラクベも社内研修に選ぶ公式講座!
初めてPython機械学習を学ぶ入門者のための
本講座は、データ分析・データサイエンスのロードマップに基づき、Python機械学習を初めて学ぶ入門者向けの講座です
講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、
実際の問題を多様に解きながら、必ず身につけるべき概念と主要な活用技術を理解できるよう構成しています
短期間で挫折することなく、実際の問題に機械学習を活用できるようになります
本講義は、実際のネカラクバ社のうち1社で、公式の社内Python機械学習研修として使用されています。
以前、講師がもどかしく感じていた部分です。まずは実際の問題に機械学習の手法をどのように適用するのかを学んでみてください。
基本概念を理解していても実際の問題に適用するのが難しい理由は、適用時に使う手法が多様だからです。
それらの手法をコードレベルで追体験しながら、必要な概念をその都度説明してもらえば、全工程を軽くでも活用できるようになります。
慣れてくれば、機械学習の技術全般を短時間で理解し、すぐに活用できるようになります
Pythonだけ使えれば講義を受講できますさらにpandasと可視化の技術も使える方であれば受講可能です
関連技術に不慣れな方のために、難易度まで考慮したデータ分析・データサイエンスのロードマップをご用意しています
特に、本ページ下部でご説明するデータ分析・データサイエンスのロードマップにある初めてのPythonデータ分析講座と併せて受講すれば、Pythonでデータを扱うスキルを順を追って身につけられます
データ分野は理論や技術が多岐にわたるため、間違ったアプローチをすると、長い時間をかけても身につけるのが難しくなります。私も何度も失敗しました。しかし、コア技術を中心に学べば、思ったよりも簡単かもしれません。
データの中核技術を、収集、保存、分析、予測の作業に分けて、順番に身につけていきましょう。そこにビジネス分野の知識(ドメイン知識)を身につければ、競争力が生まれます。そうして徐々に難易度を上げながら学べるよう、データ分析/科学のロードマップを作成しました。本ページの下部で確認できます。
データに関するキャリアとデータ分析・データサイエンスの全過程を詳しく説明した動画も作成しました。ご参考いただければ、目標に応じて、一人でも短期間で試行錯誤することなくデータ分野のプロセスを学べます!
長年にわたり多くの方々に学ばれ、非常に良いフィードバックをいただいた実績のある講座です。
10年間、オンライン・オフラインの有料受講者2万人が実証!
時間を無駄にしないでください!
講師が違えば、IT講義も異なります!
丁寧で合理的な方なら可能です!
Pythonさえできれば、難しくありません!
機械学習を初めて学ぶ際に最も難しいのは、理論を理解するための数学・統計・確率の学習です。関連技術だけを数十年も学んできた講師が簡単に説明しても、学ぶ側には非常に長い時間がかかります。
深い数学的原理から読み解くよりも、まずは概念を気軽に理解し、実際の問題を通して機械学習のコードの書き方を身につけてみてください。最初からTop 1%を目指すのではなく、まずはデータ予測Top 20%を目標に、コードの書き方と実践での応用方法を学びましょう。理解できる範囲で概念を理解し、コードを実際に適用してみれば、理論だけでは漠然としていた機械学習を理解し、活用できるようになります。
本講義もKaggleの実際の問題やデータに一つずつ適用しながら、段階的に学べるよう構成されています。
本講義は入門者向けのため、必ず扱うべき技術を中心にTop 20%を目指します!
実際の問題に適用してみると面白く、予測結果が良いと本当にうれしいです! 合理的で素敵な方々と、機械学習のちょっとした楽しさを共有できればと願っています。
資料と情報はあふれています。
本当に必要な部分だけを理解できるようにまとめた資料を使った詳しい解説講義を受講すれば、
その後は「えっ、こんな内容があったっけ?」と思ったときも、資料を見るだけですぐに理解できます。

「あ!本当に違うんだ!」と感じていただけるよう
工夫して作ったIT講義シリーズです。
合理的で、お互いに思いやりを持ち
良いご縁を結べる方のみ
受講をお願いいたします!
本講義に続き、目標に合わせて学べるAI・開発・データ・CSロードマップ giúp bạn học theo mục tiêu của mình
IT技術は互いにつながっています。
関連する技術を選んで学び、そこにAIを組み合わせれば、目標により早く到達できます。
すべてのロードマップでは、技術をどのように組み合わせて活用するかまで扱い、
入門者レベルから専門家レベルまで難易度を高めるように設計されており、
何年にもわたって継続的にアップデートされています。
単体の講座として受講するよりも、さらに割引が適用されます。
データ分析からデータサイエンスまで、キャリアの全過程
01 · Python基礎
Python入門とクローリング基礎
02 · SQL基礎
SQLとデータベース(MySQL)
03 · SQL実践分析
中上級SQLと実践データ分析101問題演習
04 · NoSQL
MongoDBとNoSQL
06 · データ分析 Part2
Python機械学習
07 · データ分析 Part3
ディープラーニングとPyTorch
← 左右にスワイプして関連講義を確認してください →
プログラミング、バックエンド、フロントエンド、デプロイ、アプリ開発まで、Web/アプリ開発の全工程
基礎
Python入門とスクレイピング基礎
データベース
SQLとデータベース(MySQL)
データベース
MongoDBとNoSQL
フルスタック Part1-2
PythonバックエンドFastAPI入門
フルスタック Part3
Dockerと最新サーバー技術
フルスタック Part4
Flutterの基礎から実践まで
← 左右にスワイプして関連講座を確認してください →
コンピュータアーキテクチャ・オペレーティングシステム・ネットワーク・システムソフトウェア・ソフトウェア工学・アーキテクチャ・データ構造・アルゴリズムまで
外部サイト
02 · CS Part2
コンピューターサイエンスブートキャンプ Part2
外部サイト
03 · CS Part3
データ構造とアルゴリズム
外部サイトCS全体ロードマップコンピューターサイエンス完全ロードマップ← 左右にスワイプしてCS講義と全体ロードマップを確認してください →
Claude Code(Claude Code)による業務自動化からバイブコーディング、Codex、OpenClaw、Claude Codeベースのデータ分析、エージェンティック・ハーネス・ループエンジニアリングなど、Claude Codeの高度なテクニックやAIエージェント開発まで
← 左右にスワイプしてAI講座と参考コースを確認してください →
学習対象は
誰でしょう?
初めて機械学習を学ぶ方
データ予測、分類手法を身につけたい方
機械学習の基礎を固めたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python
pandas
plotly
インフラン認証
キャリア認証
34,650
受講生
2,608
受講レビュー
1,952
回答
4.9
講座評価
13
講座
ジャンジェミコーディング、Dave Lee
主な経歴: クパン主席開発マネージャー/Principle Product Manager、サムスン電子開発マネージャー (経歴 約15年)
学歴: 高麗大学 日本語日本文学 / 延世大学 コンピュータ工学 修士 (完全なちゃんぽん)
主な開発経歴: Samsung Pay、Eコマース検索サービス、RTOSコンパイラ、Linux Kernel Patch for NAS
著書: Linuxカーネルプログラミング、Linuxオペレーティングシステムの理解と開発、誰でもサッと読んでパッと理解するIT核心技術、超初心者のためのPythonプログラミング入門書
フルスタック/データサイエンス/AI関連の無料資料を共有するサイトです。
その他: Fun-Coding YouTubeチャンネル [クリック]
IT学習に役立つヒントや短い無料講義を共有しようと、少しずつ始めています〜
最新の実務とIT講義を並行しながら、8年間にわたり一貫して堅実なフルスタック、データサイエンス、AI講義を作り続けています。
全体
66件 ∙ (15時間 30分)
講座資料:
全体
122件
4.9
122件の受講レビュー
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 9
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
機械学習の大きな流れを捉えることができる良い講義です。 講義の準備をしていただきありがとうございました!
お前もそういう趣旨で大きな流れをどうすれば短い時間で、可能な範囲でとらえながら、キャグル実戦もしてみることができるかを悩んで作った講義なのに、そう気づいてくれて私も本当に嬉しいですね。ありがとうございます。
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
私はコーディングが理論と実践の2つに分かれていると思います。 しかし、それぞれがあまりにも偏っている場合は、実際にコーディングを行うときにうまく適用できず、なぜ実際にこのように動作するのかもしれません。この講義は、理論/実習の両方をつかむことができる講義です。 もちろん、この講義を通して細部までは分かりにくいですが(その部分は個人的に勉強するのがより効率的であるか、大学で学ぶことができます)、全体的な流れがどのように流れているのかが分かり、これにより私たちが次に個人プロジェクトをする時に全体的にこれをすればいいのかを認識して進めることができます。これは本当に小さく見えますが、実際にプロジェクトを始めると非常に役立ちます。 Dave leeインストラクターのクラスをデータ分析/クロール/データベース/機械学習の両方を聞いてみました。今回の授業も私に多くの助けになるだけでなく、面白くて何より良かったです。機械学習を本当に簡単に、触れて説明していただきありがとうございます。 これからも面白い授業をたくさん作って頂ければ幸いです。 ありがとうございます!
個人時間も聞いたことがあるのにこんなに良い受講評を残してくれてありがとう。オンライン講義がお互いに知っている間ではなくて、この程度で評価を時間をかけてくれるのが難しいのですが、私もおかげで力ができて嬉しいですね。必需品になろうとするキャリアにも役立って、一緒に良いエコシステムを作っていってほしいです。ありがとうございます。
受講レビュー 11
∙
平均評価 4.4
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