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まだpandasを使っていますか?Polars+Streamlitでデータ分析スタックを今すぐ変えましょう

"データ分析はできるけれど、結果を見せる方法がありませんでした。" 私も最初はそうでした。Jupyter Notebookで一生懸命分析して、チャートを作って、でも共有する時は結局キャプチャしてPPTに貼り付けるだけでした。 リアルタイムでフィルターを変えながら見せるなんて、夢のまた夢でした。 この講義はそのもどかしさを解決します。コーディングの経験が少なくても、Web開発を知らなくても、 Pythonの基礎さえあれば、実際に動作するデータダッシュボードを自分で作ることができます!

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
VSCode
VSCode
Anaconda
Anaconda
streamlit
streamlit
python-polars
python-polars
Python
Python
VSCode
VSCode
Anaconda
Anaconda
streamlit
streamlit
python-polars
python-polars

受講後に得られること

  • Streamlitでウェブアプリ作成(ウィジェット、レイアウト、マルチページ、キャッシュ)

  • Polarsによる高速データ処理(フィルタリング、集計、ピボット、累積和)

  • Plotlyでインタラクティブチャート作成(線/棒/パイ/二軸)

  • 実践データ分析5種(時系列、RFM、パレート、配送、地域)

  • 実務で使うダッシュボード設計パターン (共有データローダー、グローバルフィルター)

Pandas는 이제 그만 — Polarsで10倍速いデータ分析、そしてWebダッシュボードまで

遅いPandasから脱却し、高性能な分析+インタラクティブなダッシュボードを一度に完成させる実践講義

😤 こんな経験はありませんか?

  • pandasでdf.apply()に数十秒かかり、待ちきれずに諦めたことがある

  • データ分析の結果を毎回ジュピターノートブックのキャプチャで共有していた

  • "インタラクティブに見せてほしい"という言葉に、Tableauを学びに行ったことがある

  • 他の人はみんなやっているデータ分析、、自分にだけ難しいと感じて挫折したことがある、、

この講義はその問題をすべて解決します(!)


このような方におすすめです

実際に何を作ればいいのか分からず途方に暮れていたデータ分析初心者 từng cảm thấy bế tắc không biết thực sự nên tạo ra cái gì

遅いPandasのせいで業務が滞っているデータアナリスト

10倍速い分析、きれいなダッシュボードの両方を求めるすべての方

遅いPandasから抜け出し、

分析結果を直接見せられるようになる講義

数年間、実務でデータ分析を行いながら

伝えたい内容を詰め込みました!

Polars完全攻略 — Pandasから脱却する

  • Polarsの核心文法:フィルタリング、ソート、集計、ピボット、結合

  • Lazy Evaluationを使用したクエリ最適化の実行

  • PandasのコードをPolarsに書き換える実践マイグレーション

Streamlitの基礎 — Pythonでウェブアプリを作成する

  • streamlit核心コンポーネント

  • サイドバー、カラム、タブレイアウトで画面を構成

  • スライダー・セレクトボックス・ボタンでインタラクションを実装

  • @st.cache_data キャッシングによるパフォーマンスの最適化

データ視覚化 — Matplotlib & Plotly

  • Matplotlibの核心文法:Figure/Axes構造の理解、チャートのスタイル・色・レイアウトのカスタマイズ

  • Plotlyでインタラクティブなチャートを作成する

Kaggle Superstore データ分析実習

  • 時系列売上トレンド: YoY・MoM成長率、

  • 顧客セグメンテーション (RFM): VIP/離脱顧客の分類

  • 製品ポートフォリオ: パレート分析

  • リードタイム・配送:配送方式別分析

  • 地域別パフォーマンス: 地域・都市別の売上・収益比較


インタラクティブダッシュボードの作成

Streamlitマルチページアプリの構造設計

データ分析ダッシュボード画面の制作


受講前のご案内

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): Windows, macOS

  • 使用ツール: VSCODE(IDE), Anaconda(Python仮想環境管理)

学習資料

  • すべての実習用PythonコードおよびJupyter Notebookのコードが提供されます


学習方法

  • コードを一行ずつ書き写しながら実行する方式で、素早く慣れることができます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pandasが遅くてイライラしていた方、より良いツールに乗り換えたい方

  • Pythonはある程度できますが、「自分が作ったサービス」がなくてポートフォリオが物足りない方

  • データ分析の結果をノートブックのキャプチャではなく、きちんとした画面で見せたい方

  • Web開発(HTML/CSS/JS)を学ぶ時間がなく、素早くデータアプリを作りたい社会人・就活生

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎 (変数、関数、条件分岐、繰り返し)

  • Pandasの基本的な使用経験

こんにちは
MoneyPouchです。

5,293

受講生

45

受講レビュー

19

回答

4.9

講座評価

3

講座

カリキュラム

全体

28件 ∙ (8時間 56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

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