アメリカングラスで聴くGoogleシートの基礎
pbj0812
Googleスプレッドシートのすべてを含むものではなく、 私は現業でデータを前処理するときに書くものだけを集めました。
Beginner
Google Sheets
Python
Python
SQL
SQL
Pandas
Pandas
学習した受講者のレビュー
学習した受講者のレビュー
5.0
5.0
jtk92
33% 受講後に作成
講義（理論）とcolab（実習）の調和が良いです。 初心者が従うのにぴったりです。
5.0
이정현
100% 受講後に作成
とてもよく聞きました。
5.0
신조현
100% 受講後に作成
わかりやすく構成されています！
受講後に得られること
Python の基本文法
Python パンダス (Python Pandas)
Google Colab の使い方
Python を使用したデータの前処理
SQLのように書くPython、簡単かつ簡単に！
こんな方に注目してください！
- CSVファイルを扱わなければならないが、知っている言語がSQLしかない方（選手知識：SQL）
SQLを学んだら
Pythonまでする必要がありますか？ 😵
CSVファイルを扱う必要がありますが、SQLしか知らない私...
「SQL学ぶのも難しかったけど、また新しい言語を学ばなければならないなんて…」
「Pythonのインストールはまたどのように一つ…」（負担）
最近、開発者だけでなくマーケティング担当者、企画者の中でもSQLを使用する方が多くなりました。 SQLクエリを使用してデータベースに直接アクセスしてデータを抽出できます。
ところで、SQLしか扱えなかった二人がデータベースではなく、Excelなどで書くCSVファイルを提供されるとしたらどうでしょうか？同じ形式のデータ構造を持っていても、簡単に扱うことはできません。
しかし、実際の業務では、データベースではなくCSVファイルからデータフレームを作成して扱うときもとても多いです。そのたびに他の人に助けを求めるか、データベースにCSVをテーブル形式で直接プッシュしてから、SQL言語でデータを再加工すれば効率的ではないでしょう。
そこで、今回の講義では、Python(Python)という言語を通じてCSVファイルを持って、どのようにSQLをSELECT文のように活用できるかを学びます。 CSVファイルとデータフレームをSQLと同じように扱う方法を探している場合は、Pythonで目的の結果を簡単かつ簡単に出力したい場合は注意してください。
それで、こういう内容を学ぶことになります。
✅ Pythonのさまざまな文法、機能を通じて、データフレーム（テーブル）をSQLのように扱う方法を学びます。
✅実習中心のSQLの概念をできるだけPythonと1:1マッチングして説明します。
次の内容を学習します。 📖
- この講義は、受講者が基本的なSQL文法を知っていると仮定して進めたため、SQL言語を知っている方は、より簡単に聞くことができます。
- 理論ではなく、例による実習を中心に進めたので、学習した内容をすぐに適用することができます。
- 現業でSQLを使用し、得られた問題をPythonに変換した問題を提供します。実際に必要なほとんどの問題を解決できると思います。 （該当講義は500個ほどのセルで構成されています。）
- 講義の名前が示すように、できるだけSQLの概念を1：1マッチングして説明します。そのため、Python基本講義なら必ず入っている繰り返し文の説明などは除いて進めます。
- 私を含む多くの方々が設置を嫌う… あるいは難しくなっていることを知っているので、Pythonのインストールが必要ないColab（コラボ）に進みました。
学習カリキュラム📚
1. Pythonの基礎
Google Colabを簡単に紹介し、Pythonの基本的な文法を学びます。
2. SELECT
SQLでSELECT文を書くのと同じように、私が持っているデータの中から希望のフィールド名だけを選び、日付の表示形式を変えるなどの内容を学ぶことができます。
3. WHERE
SQLのWHERE句のように、私が望む条件に一致するデータのみを取得することを学ぶことができます。
4. GROUP BY
SQLのGROUP BY句と同様に、特定のフィールドに基づいて簡単な統計（合計、数量の確認など）を実行できます。
5-6。 JOIN、UNION
SQLのJOIN、UNIONなど、2つのテーブルを結合する方法を学ぶことができます。
Q&A 💬
Q. その講義でPythonのすべてを学べますか？
このレッスンは、SQLのSELECTステートメントを実装するという基準で作成されました。 Python言語自体を勉強したい場合はお勧めできません。
Q. 講義で扱う理論は非常に複雑でしょうか？
理論よりは実習を中心に作られた講義だから受け入れにくい部分はないと思います。
Q. SQLを必ず知ってこそ講義を聞くことができますか？
講義を聞くこと自体には難しさがないかもしれませんが、たとえ話をSQLにするにはたまに説明が足りない部分があるかもしれません。 （すでにSQLをご存知の方におすすめです。）
Q. 他の講義も作る計画がありますか？
現在、該当講義のほか、他の様々なアイテムを企画中です。
知識共有者の紹介👨💻
パク・ボムジン
- 県）ワディーズデータアナリスト
- 前）XIILab人工知能開発チームシニア研究員
- 前）アラ総合技術数値モデリング1チーム社員
- インハ大学海洋科学科（学/席）
- [週間 Inflearn #29] データアナリストの仕事と悩み
- [データで遊ぼう2020]データで会話する楽しい
- リビックデコン2020：一緒に走ろう、データ
知識共有者の他の講義が気になったら？
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
データで構成された CSV ファイルをコントロールしたい方
Python を SQL のように使用したい方
前提知識、
必要でしょうか？
SQL
9,953
受講生
448
受講レビュー
15
回答
4.8
講座評価
8
講座
- 現) KREAM データアナリスト
- 前) ABLY データアナリスト
- 元) wadiz データアナリスト
- 前) XIILab 人工知能開発チーム 主任研究員
- 前) アラ総合技術 数値モデリング1チーム 社員
- 仁荷大学校 海洋科学科（学士/修士）
カリキュラム
全体
27件 ∙ (2時間 11分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
2. 練習の環境設定
02:38
4. 変数
03:34
5. list/tuple/dict
08:05
6. 条件文
03:32
7. ユーザー定義関数の生成
04:39
8. 外部ライブラリの使用
05:29
9. csvファイルを読む
05:40
10. 希望の列のみを出力する
03:12
11. 列名を変更して出力する
04:38
13. 集計関数
03:17
14. CASEの実装
04:51
15. DATE_FORMATの実装
04:34
16. DATE_ADDの実装
08:40
17. DATEDIFFの実装
05:21
18. 欠損値を埋める（IFNULL）
04:16
19. 並べ替える（ORDER BY）
04:45
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
10件
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