[デヌタ前凊理] 心配しないでPandasがあるから。

デヌタはあるけれど、これをどうやっおPythonで読み蟌み、凊理すればいいのか途方に暮れおいたせんかご安心ください。Pandasの魔法で解決できたす。Pandasは、最も匷力で効率的、か぀䟿利なデヌタ凊理ラむブラリです。 Pandasでデヌタ前凊理スキルをアップむンサむトをどんどん匕き出したしょう

難易床 初玚

受講期間 無制限

Python
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Pandas
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Data Engineering
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data-science
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data-processing
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Python
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孊習した受講者のレビュヌ

5.0

5.0

otdootpo

100% 受講埌に䜜成

講矩がしっかり敎理されおおり、内容も明快で孊習しやすかったです。デヌタ分析の抂念に関する内容も講矩しおいただけるず嬉しいです。

5.0

sprun

29% 受講埌に䜜成

Pythonのデヌタ前凊理の孊習に倧倉圹立ちたした。 続線の講矩も甚意されるず嬉しいです。 基瀎から䞁寧に教えおいただき、ありがずうございたした。

受講埌に埗られるこず

  • 自分のキャリア党般にわたっお掻甚できるデヌタ凊理技術

  • デヌタ分析に欠かせない芁玠ずしお広く定着したPandas

  • デヌタの結合、再構造化、欠損倀凊理、重耇デヌタ凊理

  • テキストデヌタ、カテゎリデヌタ、日付デヌタの凊理

  • ダりンロヌド可胜な教材PDFず実習ファむルを提䟛

📢 この講矩のメリット

  • 単にPandasの機胜だけをお䌝えするのではありたせん。デヌタの前凊理を「なぜ」行うのか、「い぀」行うのか、「どのように」行うのか、そしお「どのような基準」で行うのかを文脈を通じお理解し、自ら刀断できるように説明したす。

  • PCに䜕もむンストヌルする必芁はなく、りェブブラりザだけでGoogle Colabからすぐにコヌディング実習が可胜です。

  • PDF教材ファむルずすぐに䜿える実習コヌドを提䟛したす。

  • 実際の映画IMDBデヌタセットで、前凊理の実践感芚を逊うこずができたす。 実際のデヌタで発生しうる前凊理の問題に盎面しながら、問題解決胜力を高めるこずができたす。

📌 Pandasを掻甚したデヌタ前凊理(Preprocessing)

  • Pandasはデヌタ前凊理に特化した匷力で柔軟なPythonラむブラリです。

  • デヌタ前凊理は、デヌタ分析やデヌタモデリングの前に生デヌタraw dataを分析に適した圢匏に倉換する必須のプロセスです。

  • 欠損倀、倖れ倀、重耇デヌタを適切に凊理するこずで、デヌタの品質を高め、分析効率を向䞊させるこずができたす。

  • テキストデヌタ、カテゎリデヌタ、時系列デヌタを凊理できたす。

  • より詳现な内容を講矩で盎接確認しおみおください。 😄

📌 デヌタの前凊理このような質問にお答えしたす

  • デヌタをファむルから読み蟌むずきはどうすればいいですか?

  • DataFrameで特定の条件に合う行や列をどのように遞択したすか垌望する基準でデヌタをフィルタリングしたり゜ヌトしたりする方法はありたすか

  • 耇数のDataFrameを結合たたは䜵合する際、merge()ずconcat()の違いや、それぞれどのような状況で䜿甚するのが適切なのか混乱しおいたす。明確に説明しおいただけたすか, I am confused about the differences between merge() and concat() and which situations are appropriate for each. Could you explain them clearly?

  • 欠損倀を凊理する効果的な方法は䜕でしょうかどのような堎合に削陀し、どのような堎合に補完するのですか䟋えば、特定の統蚈倀で補完する基準をどのように決めるべきでしょうか? In which cases should they be deleted, and in which cases should they be replaced? For example, how should the criteria for replacing them with specific statistical values be determined?

  • 倖れ倀を怜知する芖芚的な方法以倖に、統蚈的な基準や関数を掻甚する方法はありたすかたた、怜知された倖れ倀を無条件に陀去するのが最善なのでしょうか, are there ways to use statistical criteria or functions? Also, is it always best to unconditionally remove the detected outliers?

  • テキストデヌタを前凊理する際、「正芏衚珟」が重芁だそうですが、それは䜕ですか, I heard "Regular Expressions" are important. What are they?

  • カテゎリ型デヌタをどのように区分したすかOne-Hot EncodingずLabel Encoding - それぞれの方法はどのような堎合に䜿甚するのが良いでしょうか? One-Hot Encoding and Label Encoding - in which cases is it best to use each method?

  • 時系列デヌタを扱う際、日付・時間の圢匏倉換以倖に特に泚意すべき前凊理事項はありたすか䟋えば、時間間隔の調敎や移動平均の蚈算などは前凊理に含たれるのでしょうか, are there any specific preprocessing steps to be careful of besides date/time format conversion? For example, can things like adjusting time intervals or calculating moving averages be included in preprocessing?

誰でも簡単に真䌌しお理解できるよう、芪切で詳现な実習過皋を提䟛したす。

📌このような方々のために準備したした


デヌタ分析に入門しようずしおいる方

デヌタ分析業務に挑戊し、デヌタ凊理胜力を匷化したい入門者


基瀎が䞍足しおいるず感じる方

デヌタ分析を始めたいけれど、䜕から手を぀ければいいか分からず途方に暮れおいる方々


Pandasが初めおの方

すでにデヌタ分析を孊んだこずはあるが、Pandasに慣れおおらず掻甚に苊劎しおいる方

🏅 このコヌスを終えるず、䜕ができるようになりたすか

  • Pandasの基瀎をマスタヌするこずができたす。

  • Pandasを掻甚するこずに慣れおおらず、䜕床も挫折した方々も自信を持っおPandasを掻甚できるようになりたす。

  • デヌタ前凊理技術を理解し、前凊理段階で行われる䞻芁な䜜業ず技術を習埗するこずができたす。.

🀔 䜕か気になる点はありたすか

Q. Pythonをよく知らなくおも受講は可胜ですか

Pythonの基瀎文法皋床は理解しおいる必芁がありたす。

Q. デヌタ前凊理を孊ぶべき理由は䜕でしょうか

「デヌタ分析業務の8割がデヌタ前凊理」ずいう蚀葉があるほど、倚くの時間をデヌタ前凊理に費やすこずになりたす。珟実䞖界のデヌタ生デヌタは、「倀が欠萜しおいたり、異垞な倀が入っおいたり、フォヌマットが合っおいなかったり 」ずいった、きれいなデヌタクリヌンデヌタは䞀぀もありたせん。粟補されおいないデヌタは、デヌタ分析の結果を歪めおしたう可胜性がありたす。したがっお、デヌタ前凊理はデヌタ分析の必須段階であるず蚀えたす。

🛍 受講前のご泚意事項

実習環境

  • 䜿甚ツヌルGoogle Colaboratoryを䜿甚したす。Googleアカりントずりェブブラりザさえあれば倧䞈倫です。


孊習資料

  • PDF圢匏の孊習教材を提䟛したす。

  • 実習ファむル.ipynb、実習デヌタなどを提䟛したす。

前提知識および泚意事項

  • デヌタ分析入門者のためのコヌスで、基本的なPythonの文法は習埗しおいる必芁がありたす。

  • すべおの講矩を順番に孊習する必芁はありたせん。Pandasにある皋床慣れおいる方なら、必芁な郚分だけを遞んで受講しおも倧䞈倫です。Pandasが初めおの方は、最初からゆっくり孊習しおください。

Python, Pandas, data-science, data-analysis, data-cleaning

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • Pandasを䜿ったデヌタ前凊理に飢えおいる方々

  • デヌタ分析に入門される方々

前提知識、
必芁でしょうか

  • Python基瀎

こんにちは
aonekodaです。

キャリア認蚌

  • コンピュヌタヌサむ゚ンス孊士、統蚈孊修士

  • サムスンディスプレむ、サムスン電子、韓囜オラクル教育センタヌ、マルチキャンパス、゚ティバヌスラヌニングなど、倚数の䌁業での講矩経歎

  • Oracle公認講垫、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)公認講垫

  • Google Cloud Authorized Trainer(GCP) 公認講垫

  • デヌタ分析、デヌタ芖芚化、機械孊習、ディヌプラヌニング、Cloud、RDBMSなどの講矩

     

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カリキュラム

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24件 ∙ (6時間 43分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

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5.0

2件の受講レビュヌ

  • otdootpo7073님의 프로필 읎믞지
    otdootpo7073

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    講矩がしっかり敎理されおおり、内容も明快で孊習しやすかったです。デヌタ分析の抂念に関する内容も講矩しおいただけるず嬉しいです。

    • aonekoda
      知識共有者

      玠敵な受講レビュヌをありがずうございたす。貎重な時間が無駄にならないよう、これからも充実したコンテンツでお応えしおいきたす。勉匷頑匵っおください

  • sprun7390님의 프로필 읎믞지
    sprun7390

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    修正枈み

    5

    29% 受講埌に䜜成

    Pythonのデヌタ前凊理の孊習に倧倉圹立ちたした。 続線の講矩も甚意されるず嬉しいです。 基瀎から䞁寧に教えおいただき、ありがずうございたした。

    • aonekoda
      知識共有者

      良いレビュヌありがずうございたす。

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