
ビックブランチ実技1Dayクラス(R)
datadoctor
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初級 / Big Data
4.6
(11)
大手企業の専門データ分析講師で、筆記試験と実技試験を一度に合格した現役講師が、要点をまとめた速習コースで準備をサポートします。
初級
Big Data


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マーケティングパートナーズ
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Python ベースのデータ分析
Excel で高度なグラフを実装する
Excel での Python の使用
データ分析でホットなPythonをExcelで❗❓
みんなエクセルを書くのに私だけが新機能を知らないと凄いのでこれでFollow Upㄱㅂㅈㄱ ❗

マイクロソフトとアナコンダ(Anaconda)が脚を持ってExcelにPythonを入れてしまう。 (2023-08-22)
※公式発表投稿見に行く→ [クリック]
現在はベータ版なので今後のアップデートが多くなるだろうが、最初にあまりない時はすぐにフィリリック学んでこそ後であまり大変だということ~ 下__行__

Python(Python)は汎用言語でプログラム開発、業務自動化、データ分析など多様にできる。
とにかく、この参に謙遜兼士を学んでおけば、後で書くことが多い。
エクセルと一緒ならどう使うかをまとめてみよう。
オートメーション:VBA、マクロは使いにくく、データの検索も難しい。しかし、Pythonは簡単です。
グラフ:エクセルで描いたグラフはまさにティナム。もう少し多様で美しいグラフを描いてみよう!
統計:Excelも分析機能をサポートしていますが、制限がたくさんあります。
マシンラーニング:別途アドオンなしでは本当に大変だったマシンラーニング。今、いくつかの関数で実装可能!
ディープラーニング:更新されますか? (脳フィシャル)

「しかし、私はコーディングできません……😥」
Excelのif()関数を2つ入れ子にしてみましたか?
ピボットテーブルで資料整理してみた?
その程度すればできる。
ただ、希望する機能を書くために学ぶのに時間がどれくらいかかるのかは大胆ではない。
幸い、最近はChatGPTのような生成型AIが多いので、どうぞお願いしてもよい。
一度軽くㄱㄱ。

業務自動化で楽に
働きたい人

Excelの最新機能
味わいたい方

Pythonが気になるけど
始めにくい方
ㅖ...すべてダウンロードできます。
映像に使ったPPTファイルからExcelファイルまで夢中!
※2枚目の映像の添付ファイルを確認するㄱ

UNISTで修士課程でビジネス分析を専攻し、データ分析を開始しました。最初のキャリアからデータ分析チームで仕事を始め、現在企業/学校講義だけでなく、データ分析関連外注用役も絶えずしています。 😎
講義を主業務とし、年平均1000時間程度とします。
企業講義:サムスングループ、新韓グループ、ハナ金融グループ、SKグループ、LG電子、GSカルテックス、S-oilなど多数
大学講義:ソウル大学、スクミョン女子大学、成均館大学、慶南大学、ソウル女子大学、サンミョン大学など多数
著作関連:RをRにしてください(著作)、Efficient R Programming(共役)、Doing Data Science(翻訳減数)など
研究実績: Google Scholar Profile
ブログ: Data Doctor
Inflearnプラットフォームを介して提供される資料を無断で配布したり、営利目的で使用したりする場合は、適用法に基づいて罰を受けることができます。注意してください! 🔒
外部講義の依頼または質問: contact@rloha.io
学習対象は
誰でしょう?
Python に興味があるけど、始めるのが難しいという方
最新の Excel 機能を試してみたい方
業務自動化で楽に働きたい方
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なエクセル
1,264
受講生
69
受講レビュー
63
回答
4.8
講座評価
4
講座
[現] Rloha 代表
[現] EpicWorks IT チーム長
[前] MMMD データ分析チーム チーム長
[前] Connectum 研究員
[前] NBT データ分析チーム エンジニア
[前] 気象庁 ビッグデータチーム 研究員
主にサムスングループ各社のデータ分析講義に出講しています。累計企業・大学講義時間8,000時間以上。(2025.12基準) contact@rloha.io
主にサムスングループ各社にてデータ分析の講義を行っています。
累計企業・大学講義時間8,000時間以上(2025.12基準)
contact@rloha.io
全体
12件 ∙ (2時間 53分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. エクセルとパイソン
11:59
2. エクセルからパイソンを始める
17:41
3. ヘルプとエラー
10:54
4. データ要約 - 単純要約
14:28
5. データ要約 - 多重要約
22:41
6. フィルター - 数値
15:20
7. フィルタリング - 文字列型
12:03
8. オブジェクトと演算子
18:10
9. 関数、メソッド、ライブラリ
14:29
全体
5件
3.8
5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 50
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 19
∙
平均評価 2.8
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