
韓国人が好きなペースで打つPython
bhban
みんなが学ばなければならないとホドル甲のPython! 韓国人が好きなスピードで! 3時間で!打ち込みます!
入門
Python
受講生 178名
難易度 入門
受講期間 無制限
データ視覚化がなぜ自分に必要なのかを理解できます。
データを見つめ、説得力を構築していくインサイトを養うことができます。
カチッ!とクリックするだけでデータ分析ができます。
32個の核心的な例題に沿って進めていけば、あなたもデータ視覚化の専門家に! 😃
多くの本を執筆したベストセラー作家であり
Inflearn(インフロン)だけで1,500人を超える受講生を集めた講師であり
EBSでも6部作の特集講義が編成されるほど認められている専門家
"技術を分かりやすく説明する能力" 一つだけで
招待講演だけで300回以上行ってきた専門家です。
必ず皆さんを満足させる自信があります!
"グローバル大企業の要請で企画された講義"
誰もが知る外資系企業から、データ視覚化の特別講義の依頼がありました。
一生懸命講義を準備していた時、ふとこんな考えが浮かびました。
"これ、もう少し簡単に作り直せば、みんなの役に立つんじゃないかな?"
そうして難易度を大幅に下げ、実習を加えて撮影した講義です。
XX分野の欧州1位企業の役職員が受講する講義を
自宅でリラックスして受講してみてください!
多様な可視化手法をひと目で確認し、実習を進める過程で、どのようなデータをどのように分析すればよいかを見極める眼養われます。
データ視覚化の存在意義、それは説得力の確保です。データに基づいた資料で、同僚や上司を説得するスキルをお求めですか?
ネットフリックスを視聴するように、リラックスした気持ちで動画を視聴していただければ十分です。
知っている分だけ見えるものです。データの海を航海していると、今まで見ることができなかったものが見えるようになります!
データ可視化をなぜ学ぶべきなのか?
AI時代、データ視覚化をなぜ学ぶべきなのか?
データを簡単に視覚化する方法
なんだ、私にもできることなんだ!
とても簡単な基本理論
データ視覚化手法を選ぶ戦略
データの次元
データの次元を削減する方法
拍子抜けするほど簡単な実習
エクセルでできることはエクセルで!
専門的で洗練されたGeminiバイブコーディングで!
ウェブアプリ形式で、ポチッと視覚化ツール作り!
Pythonで視覚化する方法もご紹介します!
1次元データの可視化戦略
ヒストグラム
KDE Plot
Strip Plot
Box Plot
Swarm Plot
Violin Plot
ECDF
2次元データの可視化戦略
Scatter Plot
回帰 (Regression)
Waterfall Chart
Line Chart
Slope Chart
2D Density Plot
Hexabin Plot
Heat Map
Residual Plot
高次元データの可視化戦略
クラスタリング
K-means Clustering
Clustered Heat Map
PCA
NMF
t-SNE
UMAP
WordCloud
Sankey Chart
Radial Tree
Radial Tidy Tree
映像で紹介したすべての実習データと分析用ウェブアプリを提供
学習対象は
誰でしょう?
データを基に説得力を備える戦略を知りたい人
断片化されたデータからインサイトを簡単に得たいマーケターやプランナー
データを頻繁に扱う人
前提知識、
必要でしょうか?
なくても大丈夫です!
全体
27件 ∙ (3時間 32分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. オリエンテーション
07:14
3. データを可視化する方法
20:17
5. データの次元
09:44
12. エクセルを活用したヒストグラム
05:14
20. AIを活用したヒートマップ
02:56
24. AIを活用したクラスタリング
09:41
全体
3件
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