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公共データによるPython Pythonデータ分析スタディ

パブリックデータを通じてさまざまな形式のデータを扱い、Pythonと複数のデータ分析ライブラリに慣れることを目指しています。

  • todaycode
Python
Pandas
Numpy

受講後に得られること

  • Pythonでggplot文法を使用できるplotnineというビジュアライゼーションツールでビジュアライゼーションします。

  • Python標準ライブラリとNumpy、Pandasを主に試してみます

  • 必要なデータを取得または処理するために必要ないくつかの前処理技術を学び、自分で練習してみてください。

  • Pythonでデータ分析を行うために必要なツールを知って利用できるようになります。

人気講座をオンラインスタディで勉強してみてください!

講義を受講しながら気になった部分と課題のプールで確実にマスターしていくことができます。
オンラインスタディを完走するだけで講義を払い戻すことができますよ! :)

オンラインスタディをするのが良いこと


動機付けになる。

完走時に支給される払い戻しリワードと講師様のフィードバックで一人で勉強するより意欲がありますよ!

効率的な勉強ができる。

オンラインで行われているスタディなので、どこでも好きなところで勉強できます。

今は一人ではありません。

私がしっかりしているのかどうかわからずに苦しいとき、
一緒に勉強する人とコミュニケーションをとり、気になることを講師に相談してください。

🌱一人で行けば早く行くことができますが、一緒に行けば遠くに行くことができます。

スタディ詳細要件

1. 講座を完走すると、 5万ウォンの還付特典を提供します。
- 講義映像100%進度
- 4つの課題のうち3つを期限内に提出してください。 (4週目は必須です!)

2. スタディ期間:2019年6月24日~7月21日
スタディはこのように進行されます:)
- (1週目) 6月24日~6月30日:開講人事、1週目映像及び課題進行
- (2週目)7月1日〜7月7日:課題コードレビューと2週目の映像と課題進行
- (3週目)7月8日〜7月14日:課題コードレビューと3週目の映像と課題進行
- (4週目) 7月15日~7月21日:課題コードレビュー及び4週目映像及び課題進行
*提供される映像の内容は「教育課程」でご確認ください。

3. スタディの進行方法

  • 毎週進捗通知
  • Slackで質問する質問
  • 週間課題の提出
  • スタディ終了後も映像視聴可能

講義の詳細

公共データでPythonデータ分析を始める

イディヤはスターバックスの近くに入店するという説がありました。果たしてイディヤとスターバックスの店舗立地はどれくらい違いがありますか?関連記事を読んで、区別してイディヤとスターバックスの店舗を記事と同様に分析して視覚化してみてください!
-

Python、Pandas、ggplot(plotnine)、Numpy、Foliumを試してください。
公共データポータルのデータをPandasのmelt、concat、pivot、transposeなどのreshape機能を活用して分析してみます。
そして、groupby、pivot_table、info、describe、value_countsなどによるデータの要約と分析をします。

全国には多くの都市公園があります。私たちの近所にはどんな公園がありますか?
公共データポータルのデータをどのように活用すればよいですか?また、公共データポータルにはどのようなデータがありますか?
-

地域別にどの公園がどこに分布しているか Folium で視覚化してみます。

パブリックデータを通じてさまざまな形式のデータを扱い、Pythonと複数のデータ分析ライブラリに慣れることを目指しています。

#こんな方におすすめです。

  • データ分析に興味がありますが、まだ始めていない方
  • Python言語は学んだが、活用法はわからない人
  • 何も知らないけど一応何かやりたい方

#このようなことができます。


Pythonを知らなくてもできるパンダスでデータをロードします。

Numpyで数値計算を「簡単」に活用してみることができます。

完全にクールな可視化チャートを作成してください。

高価なコンピュータ、誰が見ても感じて活用できますよ。

#関連講座

コースだけを聞きたい場合は、下をクリックしてください!

FAQ

Q1. Pythonのバージョンはどうなりますか?
Python3.6以降は可能です。

Q2. Window、MAC OSは関係ありませんか?
OSは関係ありませんが、OSXベースで書かれています。 Colabリンクを提供してOSに関係なく学習できるようにお手伝いします。

Q3.コンピュータとは関係ない非専攻者なのですが、ついて行けますか?
非専攻者の方も既にたくさんついてきたカリキュラムですが、個人差があるかもしれません。プログラミング経験が全くない状態で、面白い事例を通じてプログラミングに興味を持つことを目的としています。このスタディで自分に必要な内容をもっと見つけて学習できるきっかけになることを願っています。

講義内容のまとめ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データアナリストに興味のある方

  • Pythonでデータの可視化を習得したい人

  • Pandas、NumPyなどのPythonライブラリの基本を身につけたい方

  • 公共データを活用したい方

  • データジャーナリズムに興味のある方

  • データを通して意味を探している人

  • 仕事にデータ分析を活用したい人

こんにちは
です。

19,274

受講生

810

受講レビュー

1,341

回答

4.9

講座評価

7

講座

カリキュラム

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41件 ∙ (5時間 33分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

2件

5.0

2件の受講レビュー

  • sssj1280421님의 프로필 이미지
    sssj1280421

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    80% 受講後に作成

    さまざまな分析法詳細な説明で聞くことができてとても良かったです^^ また、毎週先生が課題についてのお知らせをしてくださるのに、もう少し緊張感が生じて限られた期間内に講義受講できたようです:)♥

    • todaycode
      知識共有者

      ありがとう:) ♥

  • softwaredeveloper님의 프로필 이미지
    softwaredeveloper

    受講レビュー 6

    平均評価 4.8

    5

    100% 受講後に作成

    助けがたくさんありました。

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