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公共データで始めるPythonデータ分析

Name: 公共データで始めるPythonデータ分析
Price: 66000 KRW
Rating: 4.9 (345 reviews)

イディヤはスターバックスの近くに出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にはどれほどの違いがあるのでしょうか？ 2013年から2019年までの不動産価格の変動トレンドは、マンションの分譲価格にも反映されているのでしょうか？私たちの街にはどのような公園があるのでしょうか？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しょうか？公共データを通じて様々な形式のデータを扱いながら、Pythonと各種データ分析ライブラリに慣れることを目標とします。

（4.9）受講レビュー 345件

受講生 6,467名

難易度初級

受講期間 無制限

todaycode

Python

Pandas

Numpy

Python

Pandas

Numpy

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

hsw400

36% 受講後に作成

アメリカで勉強中です。学校で有名な教授の講義よりも有益です。

5.0

마낙또

20% 受講後に作成

少なくない年齢に新たに挑戦している受講生です。以前の会社にいたときに似たデータ分析をしましたが、こんなに楽に良いツールがあったら会社で生産性をすごく高めることができたのに…という考えをすることになります。講師の講義を通して、データ分析をPythonノートブックで簡単に、幅広く深くすることができることがわかりました。データにアクセスする際の新しい視点を知っていただきありがとうございます。講義がとても分かりやすく分かり、他の方にも是非オススメしたいですね。

5.0

Jang Daehyuk

24% 受講後に作成

データ分析（ロード、前処理、EDA、視覚化）の面で最高の講義だと思います。 Pythonデータ分析のためのメソッドを勉強しながら例をコーディングしてみると、これを持って私が何をすることができますか？と思うようになります。この講義はそれに対する答えと糸口を提示してくれると思います。また、部分的に使われるメソッドもとても役に立つことが多いです。ちなみに最近のデータと説明を補足してリニューアルしてくれる点もすごく良かったです。結論：pandas、seaborn、matplotlib + @をしたい場合は、ただ聞いてください。初心者なら絶対後悔するでしょう。

受講後に得られること

Pythonを使用したデータ分析および可視化
オープンデータ（公共データ）を活用した実習
データの前処理および統計分析
地図の可視化およびテキストデータの処理

1年間講座を運営しながらいただいた貴重なフィードバックを集め、
2020年、<公共データでPythonデータ分析を始める>が完全に新しくなりました！

✍🏻 コードと映像をすべて新しく作成しました。

• 従来よりもはるかに多様なグラフを扱い（ヒートマップ、ヒストグラム、分布図、散布図、回帰グラフなど）、サブプロットを簡単に描ける内容が追加されました。

📝 実習コードと結果コードを共に提供します。

• 映像を見ながらコードを真似できるように、簡単なガイドが提示された実習ファイル(01-apt-price-input.ipynb)と、結果が一緒に表示された(01-apt-price-output.ipynb)ファイルを活用してみてください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

Pythonを学びたい初心者
データ分析に関心がある人
公共データを活用したい研究者
実際のデータを扱いながら実習したい学生

前提知識、
必要でしょうか？

Python基礎文法

こんにちは
todaycodeです。

キャリア認証

20,363

受講生

907

受講レビュー

1,358

回答

4.8

講座評価

講座

Microsoft MVP (Python Developer Technologies)
継続を通じてキャリアをリファクタリングする：TodayCode パク・ジョウン氏のMVPストーリー | Microsoft Community Hub
今日コード YouTube 📺 https://youtube.com/todaycode
「誰もがデータに親しめる日が来ることを」– マイクロソフトウェア
開発者キャリアの無限の可能性を示すㅣ<今日コード> | Wanted
「挫折すること」より「毎日続けること」を選んだ開発者、パク・ジョウン今日コード代表 | Yozum IT
[開発者人] パク・ジョウン「育児休業2年、開発者に戻ってみると…」 < テック一般 < IT・科学 < 記事本文 - Bloter
ネイバーコネクト財団 Boostcourse データサイエンス講座設計および講師
ソウル大学ビッグデータ革新共有大学、ソウル大学生涯教育院、延世大学 DX Academy、韓神大学 ABC Camp、漢陽大学大学院、全南大学、
日本能率協会、IGM世界経営研究院、サムスンSDSマルチキャンパス、LIKE LION、FAST CAMPUS、Modulabs、国立がんセンターなど、多数の教育機関および企業での講義
様々なドメイン（製薬、通信、自動車、コマース、教育、政府機関など）の企業データ分析
20年以上、ゲーム、広告、教育など様々なドメインでWebバックエンド開発者およびデータアナリストとして実務を経験
📚 書籍

カリキュラム

全体

84件 ∙ (14時間 10分)

講座資料:

授業資料

セクション 1．データ分析の準備

2件 ∙ (23分)

1. Anaconda Jupiter Notebookの使い方を学ぶ
18:37
2. （オプション）Jupyter nbextensionsで目次機能を使用する
05:19

セクション 2．第1章全国新規民間マンション分譲価格分析

21件 ∙ (3時間 25分)

3. ソースコードとデータのダウンロード場所
4. [1/20]公共データポータルの新しい民間アパート分譲価格データセットの紹介とダウンロード
05:12
5. [2/20]全く異なる2つのデータセットのプレビュー
01:57
6. [3/20]データを読み込んでプレビュー、行数と列数を確認する
11:47
7. [4/20]データ前処理 - 欠測値ビューと分譲価格データタイプを数値形態に変更する
12:08
8. [5/20] 文字対数値形式のデータを describe で技術統計値を見たときの違いを理解する
06:01
9. [6/20]スケール区分列を専用面積に変更し、未使用列除去でメモリー容量を減らす
11:33
10. [7/20] groupbyでデータをグループ化して演算する
08:24
11. [8/20] pivot_tableでデータを計算し、groupbyとの違いを理解する
11:12
12. [9/20]グループ化されたデータパンダスの可視化機能を使用してさまざまな形式で表現する
07:41
13. [10/20] 箱ひげ図（boxplot）の5つの数値理解と分譲家の可視化
08:43
14. [11/20] seabornで視覚化する - lineplot、relplotでサングラフとサブプロットを描く
19:02
15. [12/20] seaborn によって box, violinplot を描く
10:14
16. [13/20] scatterplot、regplot、lmplot、swarmplotの違いを分譲価格データの可視化として理解する
12:45
17. [14/20] distplot、ridgeplot、pairplot で可視化とサブプロットを描く
18:38
18. [15/20] tidy dataを理解し、pandasのmeltで2つのデータセットを同じ形式にする
08:20
19. [16/20]年と月を関数とpandasのapplyで分離して新しい列にする
09:15
20. [17/20] pandasのconcatで2つのデータフレームを1つにまとめる
07:21
21. [18/20] pivot_table で計算した結果を数値の多くと少ないに応じて heatmap で表現する
12:09
22. [19/20] 2013年から最近のデータまでマージされたデータを合わせて視覚化する
15:26
23. [20/20]地域別の分譲価格を可視化して整理する
07:51

セクション 3．第2章商店街（商圏）情報で技術統計を学ぶ

16件 ∙ (2時間 46分)

24. ソースコードとデータのダウンロード場所
25. [1/15]商店街（商圏）情報データセットの紹介と必要なライブラリをロードする
06:46
26. [2/15]データをロードして欠測値を表示
13:38
27. [3/15] missingnoライブラリで欠測値を可視化する
13:42
28. [4/15] .locと.ilocで行列値を取得する方法と違いを理解する
10:35
29. [5/15] 単変量数値型データ技術統計値を見る - describe
11:45
30. [6/15]単変量数値変数可視化 - distplotを使う
07:03
31. [7/15]二変量数値データの分析 - 相関係数を求めて回帰線を描く
08:07
32. [8/15] 単変量カテゴリー変数の分析 - describe と value_counts
04:51
33. [9/15] 区別レストラン分析でサブセットを作成する - boolean Indexing 理解する
21:24
34. [10/15]区別学園の種類を比較するサブセットを作る
11:30
35. [11/15]大知洞と木洞には入試学院が多いのか？
14:19
36. [12/15] groupbyの演算と可視化 - unstackを活用する
10:25
37. [13/15] カテゴリーデータのサブプロットを簡単に描く - catplot
11:06
38. [14/15] scatterplotで緯度と経度のデータを扱う
06:45
39. [15/15] folium で地図に詳しく表現してみる
15:00

セクション 4．第3章フランチャイズ入店分析

11件 ∙ (1時間 41分)

セクション 5．第4章スターバックス、イディヤ店舗の場所を比較する

10件 ∙ (1時間 53分)

セクション 6．第5章全国都市公園データで様々な前処理をしてみる

23件 ∙ (3時間 49分)

セクション 7．付録

1件 ∙ (8分)

講座掲載日: 2019/02/11

最終更新日: 2025/05/13

受講レビュー

全体

345件

4.9

345件の受講レビュー

mudcook1083
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
2020/04/10
5
20% 受講後に作成
少なくない年齢に新たに挑戦している受講生です。以前の会社にいたときに似たデータ分析をしましたが、こんなに楽に良いツールがあったら会社で生産性をすごく高めることができたのに…という考えをすることになります。講師の講義を通して、データ分析をPythonノートブックで簡単に、幅広く深くすることができることがわかりました。データにアクセスする際の新しい視点を知っていただきありがとうございます。講義がとても分かりやすく分かり、他の方にも是非オススメしたいですね。
daehynk3548
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
2020/04/05
5
24% 受講後に作成
データ分析（ロード、前処理、EDA、視覚化）の面で最高の講義だと思います。 Pythonデータ分析のためのメソッドを勉強しながら例をコーディングしてみると、これを持って私が何をすることができますか？と思うようになります。この講義はそれに対する答えと糸口を提示してくれると思います。また、部分的に使われるメソッドもとても役に立つことが多いです。ちなみに最近のデータと説明を補足してリニューアルしてくれる点もすごく良かったです。結論：pandas、seaborn、matplotlib + @をしたい場合は、ただ聞いてください。初心者なら絶対後悔するでしょう。
- todaycode
  知識共有者
  2020/04/08
  丁寧に満ちた受講評ありがとうございます！おかげで、チャプター5まですべての講座について更新するのに大きな力になりました。特にチャプター5では、既存の整形データ中心の分析でテキストデータによる頻度抽出などの分析と可視化、そして個人情報保護のための情報マスキングを電子メール、電話番号、自動車登録番号を通じて正規表現式で実装してみる内容が追加されました。。今後もフィードバックを通じて着実にコンテンツを更新する予定です:)
chadeng842490
受講レビュー 7
∙
平均評価 5.0
2020/08/08
5
98% 受講後に作成
こんにちはこのレッスンは私にPythonにおおよそのワク？を知らせてくれた本当に良い講義です。この講義で100プロでカバーされるわけではありませんが、この講義を通して私が検索して閲覧できるように基本を教えてくれた講義です。本当にありがとう、最高です。
wonseok
受講レビュー 15
∙
平均評価 4.7
2020/11/06
5
100% 受講後に作成
こんにちは？セバスチャンジュニア3世です。以前からいくつかの講義を探してみましたが、Pythonの前処理と視覚化を身につける部分においては、朴チョは先生の講義が最高のようです。良い講義を作ってくれてありがとう。個人的な風はキャグル実習を実務に使ってみることができるテーマ別にまとめて講義を作っていただきたいです..!！
hsw4000847
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
2020/09/29
5
36% 受講後に作成
アメリカで勉強中です。学校で有名な教授の講義よりも有益です。

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機械学習とデータサイエンスコンペティションプラットフォームであるキャグルを通じて、データ分析と機械学習に入門してみます。

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アンチグラビティ CLI ハーネスエンジニアリング

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Google Antigravity CLI ハーネスエンジニアリングとバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオ作成、データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成、業務自動化データ収集が初めてでも、原理とプロンプト作成方法、そしてAntigravityの使い方を習得すれば、データアナリストのようにデータ収集、分析、視覚化、レポート、ダッシュボード作成などを行うことができます。 Antigravity IDEとCLIで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法

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みんなの韓国語テキスト分析と自然言語処理 with Python

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Pythonによる韓国語テキスト分析と自然言語処理ワードクラウドによる可視化、形態素分析、トピックモデリング、クラスタリング、類似度分析、テキストデータベクトル化のための Bag of Words と TF-IDF、機械学習とディープラーニングを活用したテキスト分類、Hugging Face の活用法

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Pythonによる証券データの収集と分析でシグナルとノイズを見分ける

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投資講義ではありません。証券データを通じたデータ収集、分析、可視化を扱います。多様なデータフォーマットを扱い、様々なテキスト前処理技法を習得します。時系列データの可視化技法やスケールの表現方法、株価データを解釈するためのいくつかの技法を扱います。この講義は、データ分析を通じてインサイトを得る方法を学んでいく講座です。株価データを通じて学んだ内容を、時系列が活用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、可視化に活用できるように構成されています。

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たった2枚の文書でデータ分析と視覚化をマスターする

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Pandasでデータ分析、前処理、機械学習、ディープラーニングを活用していると、いつも使う機能ばかりを使いがちです。このような核心的な内容だけを集めて整理したPandas Cheat Sheetがあります。厚い本でPandasを学ぶのに疲れてしまった方へ、たった2枚の文書でPython Pandasをお教えします。Pandas公式チュートリアルで提供されているCheat Sheetで、Pandasの核心機能を身につけてみましょう。

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ユン・ジェソンの人工知能開発 AI Part 1 機械学習のためのPythonデータ分析

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* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

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ビッグデータ分析技士実技合格コードブック

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講義名：ビッグデータ分析技師実技合格コードブックビッグデータ分析技師の実技試験を準備する受験生のための、実践中心の資格試験対策講義です。従来の講義で、膨大な理論や試験に直接必要ではない内容まで学習しなければならない負担を軽減するため、実際の試験問題を解くのに必要な核心概念とコードだけを厳選して構成しました。全23講で構成され、Pythonの基礎から、作業型第1類型（データ処理）、第2類型（機械学習）、第3類型（統計分析）まで、段階的に学習します。単に完成したコードを見せるのではなく、コードの役割や記述する理由を説明し、受講生が実際に手を動かしながら問題解決能力を身につけられるように制作しました。主な講義構成試験に必要なPythonおよびpandasの核心基礎作業型第1類型のデータ処理および実践問題の解法作業型第2類型のデータ前処理、機械学習モデリングおよび予測結果の提出作業型第3類型の統計検定および回帰分析各回の実践問題の解法およびコードの復習試験体験環境の活用方法と試験直前の最終整理提供される学習資料核心概念と解法コードをまとめた電子書籍実際に実行しながら学習できるPython実習ファイル各回の問題および解説資料試験前の最終整理資料この講義の核心的な目標は、受講生が不要な学習に時間を浪費せず、試験会場で自らコードを記述して問題を解決できるようサポートすることです。 Pythonの基礎に不安がある受験生も順番に学習できるよう構成しており、核心コードの学習から実践問題の解法まで、一度に準備できる講義です。

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クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

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