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[リニューアル] Python入門とクローリング基礎ブートキャンプ [Python、ウェブ、データ理解基本まで] (アップデート)
funcoding
データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを習得したい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、 (2) 実践的なクローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていただきます。
입문
Python, Web Crawling
データ分析初心者向けのPythonデータ分析全過程の基本技術習得講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に習得し、すぐに活用できるよう作成しました。
pandas 使い方
データ分析基本
パイソン データ前処理
最新データ視覚化
plotly 可視化ライブラリ
多様なデータフォーマットとデータ収集
本講義はPythonデータ分析技術を学ぶ講義です。データの前処理、パンダライブラリによるデータ処理、そして最も有用な最新のビジュアライゼーションライブラリ(plotly)まで学ぶことができます。現業と並行して、8年間8万人の講義経験を通じて、一般的なIT講義ではなく、できるだけ受講者の立場を心配して作った特別な講義で、講義とともに追加の詳細な資料を提供します。
本講義は実際のネカラク船会社のひとつの公式社内Pythonデータ分析教育講義として使用中です
データ収集、前処理、分析(SQL / NoSQL + Python)の全プロセスを体験してください。専門的な分析スキルが必要な場合は、この講義のPythonベースのスキルを学びます。データアナリストや科学者を目指す場合は、入門から段階的学習が可能なロードマップを提供します。 (下部のデータ分析/科学ロードマップを参照)
データ関連キャリアと分析/科学全過程を詳細に説明した映像を制作しました。この映像により、目標に応じて独学でも効率的にデータコースを学習することができます。
すでにデータ分析のための基本的な知識は誰でも持っています。平均しか知りません。カギは、すぐにPythonでデータ分析の前過程を試すことができる技術を習得することです。
Pythonのデータ分析は、一度にマスターできる簡単な技術ではありません。実力を得るためには「慣れ」が必要であり、これは様々な角度で同様の概念に触れ、複数の応用例を習得する際にさらに効果的に行われる。この目的のために、このオンラインレッスンと一緒に参考にしてください。両方のメディアを活用すると、より短い時間でPythonデータ分析技術に慣れることができます。
Pythonのデータ分析は、最初は非常に厄介な作業をすることができます。オンラインレッスンでは、関連するツールの使い方とリアルタイムコードの実行プロセスを学び、習得すれば、実際の作業方法と難しい概念を効果的に学ぶことができます。
オンラインレッスンで基本を簡単に積み重ねた後は、本を介して同様の文法の他の説明と追加の例に触れ、概念と文法にもっと慣れることができます。これにより、さまざまなデータにPythonデータ分析技術を適用するアプリケーションを強化できます。
データ分野は様々な理論と技術を組み合わせています。だから体系的に身につけることが大切です。まるで関連理論をすべて知っていると前提し、すぐにデータを分析し、派手な機械学習、AI技術をすぐに適用する講義よりは、入門者の立場で身につけなければならない理論と技術を一つずつ身につけ、練習し、私と積み重ねられる講義がより役に立ちます。
Kaggleコンテストは主に機械学習、AIを活用してデータを予測します。このような技術を習得するには、まずパンダなどのデータ分析技術に慣れる必要があります。このレッスンはパンダと視覚化技術をカバーし、その後、体系的なロードマップを通じて機械学習、ディープラーニング(AI)技術を段階的に学習するように構成されています。 (下部ロードマップ参照)
現業では、主にSQLとpandasを使用してデータを分析します。専門的なデータ分析には、データの前処理、分析、可視化技術が必要です。これを行うには、pandasとplotlyを学ぶだけです。このレッスンでは、ビジネスからPythonへのプロフェッショナルデータ分析に必要な重要な技術をすべて網羅しています。
pandasは直感的でない文法と膨大な機能で進入障壁があり、多くの練習が必要です。この講義はこれを考慮して構成されました:
これにより、短期間でpandasとplotlyに慣れ、Pythonデータ分析の前過程を習得できるように設計されています。
だからといって関心もない多様な分野をまず理解しなければならない講義を聞くのは難しいですね。本講義で取り上げるEコマースデータを使って分析してみてください。あえてアンタクト時代という言葉を書かなくても、ここ数年、すべてのビジネスはオンラインになっています。オンラインビジネスを理解するには、その中で最も重要なEコマースデータを理解してください。最も有用なドメインの理解と関連技術までの両方が大きな助けになります。
本の限界を超える要約された説明とともに、実際のコードもすぐに実行してみることができる形でお届けします。講義を見て、資料を一緒に実行してみると、復習も簡単!その後も必要なときはいつでもすぐに参考にすることができます。 (資料への愛着が非常に多いです。本よりも良い資料で、資料だけでも受講料が惜しくならないようにします)

matplotlibは伝統的ですが、限られたデータ可視化技術で、主に静的なグラフ生成にのみ焦点を当てています。一方、最新の技術であるplotlyは、ユーザーと対話できるインタラクティブグラフの作成に焦点を当てています。また、優れたビジュアル品質、Web環境適合性、より多様なグラフサポートなどの利点があります。だから最近はplotlyが現業でより大勢になっています。そこで、本講義は視覚化技術で大勢となっているplotly技術を説明します。

Pythonデータ分析技術を私にするためには、さまざまな実践的な練習が必要です。本講義では、様々な実践例(コロナデータ前処理、イコマースデータ分析)を最初から最後までデータ分析を行います。これにより、関連技術の熟練度を高め、私が逃した知識を整理することができます。
時間を無駄にしないでください! 'ああ!本当に違います!」と感じられるように
着実に悩み、改善して作る講義です。
合理的で互いに心配して
良い縁を結ぶことができる方のみ
受講お願いします!
データレッスンで実際の元データを加工して作成するデータ前処理例
コロナデータが実際のパンダの基本機能と前処理の例として最も役立つ例です。そのため、コロナが最も活性化された全期間について、

国別コロナウイルス関連日別確定者の推移(コロナ当時の確定者数トラッキング全期間含む)
開発者、データアナリスト、データ科学者キャリアロードマップ!
ウェブ/アプリ開発からデータ分析やAIまで、短時間でしっかりとした基盤を積むことができるA to Zロードマップを提供します。 IT技術は互いに緊密に連携しており、これを統合しなければWeb/アプリサービスやデータサイエンスが可能です。難易度を段階的に高め、コア技術を習得すれば、効率的に学習し、システムとデータ全体を理解し、競争力のある開発者やデータ専門家に成長することができます。このため、各分野のコア技術を体系的にまとめたロードマップを用意しました。
本ロードマップとデータ関連キャリアとデータ分析/科学全過程について詳しく説明した映像を作成しました。その映像を参考にすれば、一人でも短時間で試行錯誤なしにデータ過程を簡単に習得できます!
待って! ✋
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このロードマップと一人で最も速くウェブ/アプリ開発を学習して実装する方法を詳しく説明した映像を作成しました。このビデオを参照すると、短時間で試行錯誤なしにWeb /アプリを実装できます。
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本ロードマップは、開発とデータ分野の基礎となるITコア理論であるコンピュータ工学(CS)必須知識を体系的にまとめた過程です。この中でも、特にコンピュータ構造、オペレーティングシステム、ネットワークなど、最も重要な核心科目を体系的に習得できる講義をオープンしています。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonデータ分析技術を習得したい方々
pandasと視覚化技術を習得したい方々
長期的にデータアナリストとして成長したい方々
長期的にデータ分析技術を習得したい方々
データ分析の基本技術をしっかり身につけたい方々
33,189
受講生
2,412
受講レビュー
1,949
回答
4.9
講座評価
13
講座
잔재미코딩, Dave Lee
주요 경력: 쿠팡 수석 개발 매니저/Principle Product Manager, 삼성전자 개발 매니저 (경력 약 15년)
학력: 고려대 일어일문 / 연세대 컴퓨터공학 석사 (완전 짬뽕)
주요 개발 이력: 삼성페이, 이커머스 검색 서비스, RTOS 컴파일러, Linux Kernel Patch for NAS
저서: 리눅스 커널 프로그래밍, 리눅스 운영 체제의 이해와 개발, 누구나 쓱 읽고 싹 이해하는 IT 핵심 기술, 왕초보를 위한 파이썬 프로그래밍 입문서
풀스택/데이터과학/AI 관련 무료 자료를 공유하는 사이트입니다.
IT 학습에 도움이 되는 팁/ 짧은 무료 강의를 공유하고자, 조금씩 시작하고 있습니다~
최신 현업과 IT 강의를 병행하며, 8년째 꾸준히 견고한 풀스택, 데이터과학, AI 강의를 만들고 있습니다.
全体
58件 ∙ (12時間 26分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 講義の紹介と講義準備
04:50
2. 授業前に必ず知っておくべき事項
10:55
3. データ分析の全体像を理解する
14:53
全体
341件
4.9
341件の受講レビュー
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
A-Zの方式で一つ一つ詳しい説明のおかげで、基礎から知識を積み上げていく感じです。どんなテーマの講義を聞いても、自分に合う講義と講師の方を見つけることが最も重要ですが、私は見つけたようです。
ありがとうございます!!
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
コーディング入門者として何も知らずに始めたPythonブートキャンプ講義からクロール講義、そして今回Pythonデータ分析まで受講を終えました。 これらの講義が一見すると、それぞれ別々の講義ですが、授業中は常に強調されるように一つの流れと目的を持って講義をしてくれたうえ、何よりも非専攻者の立場で詳しく理解しやすく説明してくれて楽に授業を聞くことができました。 現在、不動産業をしていますが、これらの講義を聞いた後、ネイバー不動産をはじめとするサイトクロールや公共データポータルで提供するデータを必要に応じて加工して活用する能力ができました。 専門家が見る時は不足するかもしれませんが、IT関連の専門家ではなく不動産業をしながらこのような能力があるというのは本当に大きな武器だと思います。 また、受動的に他人が提供する加工されたデータだけを見ることと、自分が直接加工したデータを見ることは、天と地の違いです。 だから私のように初めて始める方々はあまり心配しないで残余ミコーディング様の講義を一つ一つじっくりと追いかけてみるといつの間にか成長した自分を発見できるはずです。 そして、希望事項が一つあれば、これまでに行ってきた講義(Pythonブートキャンプ、データベース、クロール、データ分析など)に基づいて、一つのプロジェクトを最初から最後まで完成する(たとえ講義の長さが比較的短くても)講義があれば、なしでいいようです。 私はもう途中で抜いたSQLとNOSQLを聞きに出発します!!!! 良い講義を感謝し、今後も信じて従います。
ああ…こんなに良い受講評を…時間も別々に聞いたのに…ありがとう。ちょっと感動がまた押されてきますね。私の考えでは、開発者はITだけ知っていますが、他の分野にいる方はそれぞれの分野に専門性があります。各分野にまだITまでよく知っている方が多くないので、自分の専門性がありながら、ITを活用できれば、すごい波及力を持つことができると思います。さて、そんな講義を作るのや、そんな講義を吸収するのはとても難しいことです。それにもかかわらず、本講義を通じて、不動産データを実際にPythonで分析するなんて、本当にいいですね。受講生もそれほど賢明だからだと思います。ありがとうございます。
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
私はディープラーニング、マシンラーニング、メカトロニクスに向かって大学院と研究を目指す学生です。 それで基本基を固めようと他の講師様のPython講義を聞き、データ処理分析過程を学ぶために該当講義を受講しました。 最初は他の講師様のように映像を撮りながらソースを作成するのではなく、授業準備物を準備して、その内容をほんのり講義するスタイルです。私が聞いたほとんどの講義は前者のものなので、後者の該当講義に適応するのに少し時間がかかりました。しかし、それだけ授業内容に関連する資料は内容が本当にしっかりしていました。この部分がとても気に入りました。 また、授業が進みながら最も印象深かったのは、ただ授業を続けるにもかかわらず繰り返し学習になるということです。私にとって人講を聞きながら一番難しいのは繰り返し学習です。 学園のような場合は課題などを利用して生徒に繰り返し学習をさせますが、人江を通じて繰り返し学習をするのは、平均的には私を含めて難しくなったり退屈する学生が多いはずです。しかし、この講義は新しい内容を学びながらも繰り返し学習になり、とても私に役立つ講義でした。もちろん再び他の講義を受講して繰り返し学習挑戦する計画ですがww… 私はこの講義を受講するとき、最初はビデオを一度ずっと見ます。ずっと見たら理解できない区間があればずっと繰り返してみました。そして動画を下げて、先生がくださった資料集を片方のモニターウィンドウに入れて、最初は覚えているようにソースを書き下ろしていき、覚えがないとき/ソースを全て作成したようだったときに資料集を確認するように進めました。 さらに、質問掲示板や動画に質問を投稿すると、遅れば一日を過ぎて早ければ一日もならず返事が来ます。先生の熱意を感じることができた部分です。また、Python講義を受講したときに感じたことの一つが質問をすると、その内容に関するリンクを一つ与えます。そしてこれを参照すれば役に立つだろうという方法で講義される方々を少し見ました。個人的には不幸でしたが、その授業の講師は一つ一つ丁寧にコメントを残してくれます。 そして、次の授業でモンゴDBに関する授業を聴く予定です! 講義は本当によく見ました^_^!
これはとても良い受講評を残してくれて本当に…ありがとう。こういう受講評を書くのに時間がかかりましたが、実際に感じたことをこんなに詳しく書いてくれて…実は少し感動しました。こういう受講評が良い講義を作れる大きな力です。 私も言われた方法 コードを作成していく方法、こうして資料と一種のシナリオで説明する方法 両方ともしてみたが、前者をしてみるとむしろ伝える内容が内実に伝えられないか、コードと伝える内容の両方とも気にしてみるとむしろ学習効果が落ちるシーダーです。だから後者を書くことにしました。 実は質問回答を毎日するのは私にとっても容易ではないことなのに…。 どうやら一度も会ったことがないので、やや返信が間違って伝えられれば誤解を買いやすく、そういえば気になっているということです。 こんなにオンラインで顔を出さずに多くの方々を見てみると色々な場合も多いのですが… 運が良くても多くの方々がそれでも肯定的に評価してくださって大きな力になりますね 本当にありがとう
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