
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
나도코딩
배움의 즐거움을 알게 해주는 강의. 나도코딩의 자바 기본편을 소개합니다.
Beginner
Java, 객체지향
Pythonを活用して大量のデータを分析し、分析したデータをグラフ形式で可視化し、一目で簡単に把握できるようになります。
Pythonデータ分析のための必須ライブラリであるpandasの使い方
複雑なデータを一目で把握できる可視化ライブラリ Matplotlib
韓国人口ピラミッド分析(実戦プロジェクト#1)
出生児数と合計出生率の分析(実践プロジェクト#2)
Pythonの基本的な文法は今やっているなら、
データ分析/可視化でPythonを仕上げてみましょう!
📢 講義受講前にご確認ください。
車で使用するナビゲーションを使用すると、何時、どの点、どの速度で移動したのかを知ることができます。
これらのデータが積み重なると、現在の道路の通行量を知ることができ、スムーズ/徐行/渋滞の中から選んでお知らせすることができます。
私たちの周りには、ほとんどすべてがデータと言っても過言ではないほどデータがあふれています。
これらのデータを分析してさまざまな内容を知ることができ、Pythonは簡単にデータを分析できるPandasライブラリを提供し、データを切り取り、貼り付け、ろ過することができます。
2台の車を使って何を購入するのか心配するなら、左側の表よりも右側のグラフが理解しやすいでしょうか?
目で見やすくするために、グラフ形式で表示するデータの可視化は、データ分析と同じくらい重要です。
右側の絵はレーダーチャートと呼ばれ、
Pythonには、データを可視化するためのM atplotlib というライブラリがあります。
棒グラフ、ヒストグラム、散布図グラフなど、さまざまなグラフを作成できます。
このように、PandasとMatplotlibを使って基本的なデータ分析と可視化の方法を学びます。
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学習対象は
誰でしょう?
データの中に隠れている価値を見つけたい人
業務上エクセルファイルをよく扱う方
前提知識、
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Pythonの基本
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全体
39件 ∙ (6時間 17分)
4. シリーズ
09:35
5. DataFrame
10:54
6. Index
08:53
7. ファイルの保存と開く
17:58
8. データの確認
11:34
9. データ選択(デフォルト)
07:27
10. データ選択(loc)
05:53
11. データ選択(iloc)
06:57
12. データ選択(条件) #1
08:50
13. データ選択(条件) #2
09:23
14. 欠測値
11:16
15. 照合
06:25
16. データ修正
22:48
17. 関数の適用
07:14
18. グループ化
15:32
19. クイズ
08:29
20. グラフの基本
09:48
21. 軸
06:01
22. 凡例
04:29
23. スタイル
19:50
24. ファイルの保存
03:41
25. テキスト
04:45
26. 複数のデータ
05:32
27. 棒グラフ(基本)
08:17
28. 棒グラフ(深化)
06:52
29. DataFrameの活用
05:47
30. 累積棒グラフ
06:10
31. マルチバーグラフ
11:32
32. 円グラフ(基本)
10:05
33. 円グラフ(深化)
14:21
34. 散布図
11:16
35. 複数のグラフ
08:53
36. クイズ
13:55
全体
110件
5.0
110件の受講レビュー
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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