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Pythonで始まるデータ分析(データ分析のためのPython文法からデータ収集、前処理、ナビゲーションまで)

NumpyとPandasの基礎からデータの前処理、可視化、クロールまで一度に!データ分析のためのPython入門講義です。

難易度 入門

受講期間 12か月

  • ilifo
파이썬입문
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이론 실습 모두
이론 실습 모두
Python
Python
Numpy
Numpy
Pandas
Pandas
Seaborn
Seaborn
Matplotlib
Matplotlib
파이썬입문
파이썬입문
이론 실습 모두
이론 실습 모두
Python
Python
Numpy
Numpy
Pandas
Pandas
Seaborn
Seaborn
Matplotlib
Matplotlib

受講後に得られること

  • Pythonの変数やデータ型、条件文、反復文、関数、モジュール、パッケージなどの基本概念

  • NumpyとPandasの理解に基づいて、大量のデータを迅速かつ効率的に処理する方法

  • SeabornとMatplotlibを利用したデータ可視化

  • サーバーからHTML文書を受け取るプログラムを作成し、目的の結果のみを抽出する方法

  • 動的にブラウザを動作させるプログラムを書く

データ分析は、もはや流行ではなく必須教養です

今この講義をクリックされた皆さんは、おそらくご自身でデータ分析が必要な状況があったか、他人から「データ分析を学んでおけ」というプレッシャー(?)を受けた経験があったと思います。そして、おそらくこのような経験は時期の違いこそあれ、今後誰もが経験することになると確信しています。データ分析は、この世界を理解し、重要な判断をする際に必要不可欠な情報を提供してくれるからです。

わずか数年前まで少数の専門家の領域だと思われていたデータ分析技術、今では教養必修科目のように知っておけばあちこちで役に立つ大衆化された技術になりました。私たちは誰もがデータ分析をできなければならない時代に生きています。

この講義の特徴

📌[[SPAN_1]][[/SPAN_1]][[SPAN_2]][[STRONG_3]]탐색적 데이터 분석[[/STRONG_3]][[/SPAN_2]][[SPAN_4]]을 위한 파이썬 프로그래밍 기초 강의입니다.[[/SPAN_4]]

📌 データ分析でよく使われる核心機能を中心に扱っています。

[[SPAN_1]]📌 다양한 실습 예제를 통해 탐색적 데이터 분석의 기본기를 다질 수 있는 [[/SPAN_1]][[SPAN_2]][[STRONG_3]]실용 중심의 파이썬 강의[[/STRONG_3]][[/SPAN_2]][[SPAN_4]]입니다.[[/SPAN_4]]

📌 サムスン電子株価データ、国民健康保険公団健康診断情報データなど実生活で使用できるデータを使用して例題を構成しました。

こんな方におすすめです

Python入門、その次は?
入門コースは終えたけれど
実生活で活用してみようとすると
どこからどのように始めればいいのか
あれこれと詰まることが多い方

データ分析に興味があります。
Pythonの基礎文法から
一歩ずつ直接学びながら
データ分析技術
習得したい方

データを直接収集してみたいです。
ウェブにあるHTMLをクローリングして
欲しいデータを直接収集
分析に活用してみたい方

受講後には

  • 大容量データの数値演算が可能になります。

  • 最近5年間のA社の株価の動きをグラフで描けるようになります。

  • 気温と売上の間に相関関係があるかどうかをグラフで確認することができます。

  • 複数のショッピングモールにある価格情報を収集してエクセルに保存できます。

  • 好きなアイドルの写真を自動でダウンロードするプログラムを作ることができます。

こんな内容を学びます。

Pythonの基本概念

変数とデータ型、条件文、繰り返し文、関数、モジュール、パッケージなどPythonの基本概念を学習します。

Numpy, Pandas

大量のデータを高速かつ効率的に処理する方法を学びます。

Seaborn、Matplotlibを活用したデータ可視化

データの特徴に適した方法で可視化する方法を学びます。

Web Crawling

サーバーからHTML文書を取得し、HTMLから必要な結果のみを抽出する方法を学びます。

[Pythonで始めるデータ分析]で分析の基礎を固めたなら

[Pythonで始める機械学習+深層学習]でAI活用まで!

なぜPythonなのか?

データ分析にPythonとRがよく使われることは知っていても、この2つの言語にどのような違いがあるのかを正確に理解するのは簡単ではありません。そのため、本格的にデータ分析を始める前に、どの言語を選ぶべきか悩むケースが多いですよね。PythonもRもデータ分析に優れたプログラミング言語なので正解はありませんが、皆さんがデータ分析を始める目的が次のような場合であれば、Pythonを選ぶことをお勧めします。

  1. ITエンジニアとして働きたい
    Pythonで作成したプログラムは、既存のITシステムに移植しやすいという利点があります。世の中には、ポータルサイト、ショッピングモール、金融取引システムなど、様々なITシステムが存在します。Pythonで作成したプログラムは、すでに作られたITシステムに追加するのに適しています。

  2. 人工神経網絡ベースのディープラーニングを学びたい
    最近注目を集めているディープラーニングアルゴリズムは、ほとんどがPythonで書かれています。そのため、統計的なデータ分析だけでなく、機械学習、ディープラーニングアルゴリズムを最終的に学びたいのであれば、Pythonでデータ分析を始めることをお勧めします。

  3. 多くの人が使用するプログラミング言語を学びたい


    世界的にPythonは、C、Javaに続いて3番目に多く使用されているプログラミング言語です。また、Pythonユーザーは着実に増加する傾向にあり、多くの人が使用する言語は多くの情報を得ることができるという利点があります。私が必要とするアルゴリズムがすでにパッケージとして提供されている場合がほとんどで、絶えず性能の良いアルゴリズムが出てきて共有されるため、直接プログラムのすべての部分を実装しなければならない手間を省くことができます。

受講前の参考事項

実習環境

  • 実習はAnacondaのJupyter Notebookをベースに進行されます。

  • データ収集およびクローリングの場合、実習の結果値は実習対象となるサイトの変動有無によって変わる可能性があります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ分析のためにPythonを初めて見た人

  • データ分析家を夢見ている方

こんにちは
です。

279

受講生

17

受講レビュー

2

回答

4.2

講座評価

3

講座

빅데이터, 인공지능 분야의 교육 콘텐츠를 개발하고 운영하는 데이터 교육 전문기업입니다.

 

인스타그램: https://www.instagram.com/ilifo0182/

유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCYqYscK7l_1Z5AT1Of0KUkQ

カリキュラム

全体

29件 ∙ (6時間 40分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

9件

4.7

9件の受講レビュー

  • yuhh01209921님의 프로필 이미지
    yuhh01209921

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    31% 受講後に作成

    • teacher0748284님의 프로필 이미지
      teacher0748284

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      平均評価 5.0

      5

      31% 受講後に作成

      • chl9rkd5233님의 프로필 이미지
        chl9rkd5233

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        62% 受講後に作成

        • tyoh7562님의 프로필 이미지
          tyoh7562

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          • juwonno3849님의 프로필 이미지
            juwonno3849

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            平均評価 4.6

            5

            31% 受講後に作成

            期間限定セール、あと1日日で終了

            ¥23,100

            30%

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