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Data Analysis

[テディノート]一部屋で終わるパンダスPandas（電子ブック付き）

Name: [テディノート]一部屋で終わるパンダスPandas（電子ブック付き）
Price: 49500 KRW

Pandas は、Python で最も広く使用されているライブラリの 1 つです。データ分析の必須要素となった Pandas を、<Pandas を 1 回でマスター> の講義を通じて、Python データ分析の必須ライブラリである Pandas のすべてを学ぶことができます。

（4.6）受講レビュー 8件

受講生 107名

learnaday

전자책 제공

Pandas

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

パンダスPandasの基本構造と機能
Pandas を利用したデータ処理
Pandas を利用したデータ分析と可視化
Pandas を活用したデータ分析の実習

パンダス基本からタイタニックデータ解析まで、
一部屋で十分に終わりましょう！

データ分析、
なぜパンダスですか？

パンダスはPythonで最も広く使われているライブラリの一つです。データ分析の専門家がPythonでデータ分析を行う場合、おそらくほとんどは最初にパンダスライブラリをインポートします。

パンダス？

パンダスはPythonで最も広く使われています
データ分析ライブラリです。

データ分析のための必須要素として広く定着したパンダス！
Pythonの基礎を十分に学んだら、パンダス学習を使ってデータを修正し、目的に合った形に加工することを本格的に学ぶことができます。

パンダスは、Pythonを活用したデータ分析の最も重要な部分です。統計モデルの適用、視覚化、機械学習、ディープラーニングなど、どのようなデータ分析作業を行っても、データを適切な形に加工する「前処理」プロセスが必要です。このような前処理過程を進めるためにはパンダスを活用しなければなりません。

多くのパンダス講義の中で
この講義を聞くべき理由！

＜一部屋で終わるパンダス＞講義はパンダス公式文書を基盤としたパンダスの基本概念と原理から、実際のタイタニック生存者データを活用したデータ分析例や実習など様々な実例データを通じて皆さんがデータ分析について興味を感じ、より簡単にアクセスできる講義です。

タイタニック号の秘密とともに
さりげなく解けるパンダス。

タイタニック号の悲劇にはどのようなデータが隠れているのでしょうか？

1912年沈没した巨大クルーズ船タイタニック号をご存知ですか？たぶん<タイタニック>映画を一度くらいはご覧いただいてご存じでしょう。ところで、このタイタニック号の生存者データの分析が活発に行われているという事実もご存知でしょうか？

果たして、タイタニックの生存者たちは1等席が多いでしょうか？女性が多いでしょうか？それとも、どのような特定の条件に該当する人が多いのでしょうか。結果が気になる場合は、授業を通してその答えを見つけることができます。

もちろん、答えを探していく過程は、パンダスを通じたデータ分析を通じてエキサイティングに進行されます。
皆さんが<一部屋で終わるパンダス>授業を通じてパンダスを勉強する間、タイタニックの生存者データの秘密が自然に解けるようになる不思議な経験ができます。

食べる
データ可視化スキルはおまけ！

データ分析の花は「データ可視化」と呼ばれます。いくら優れたデータフレームといっても、データ視覚化のないデータフレームは表にすぎません。パンダスを活用してデータを上手に扱うとしても、結局、そのデータ分析を理解して説得する過程にはデータの可視化が必須です。

パンダスを通じてデータ分析の根と茎を一生懸命学び、身につけた受講生の方のために、本授業では「データ可視化」講義を追加で提供します。

＜一部屋で終わるパンダス＞電子ブック無料提供まで！

_{クリックすると電子書籍をご覧いただけます。}

テディノート
紹介します📖

こんにちは、データ分析ブログとYouTubeチャンネル「テディノート」を運営しているイ・ギョンロクです。

私が初めてデータ分析を勉強した当時は、教育機関や資料が多くなく、独学をするのに困難がありました。そのため、複数の試行錯誤も経験し、YouTubeのオンライン講義、そして専門家の助けも受けながら実力を築いていくことができました。

過去私と似たような悩みをしている方々に良い講義を制作し、お手伝いしたい気持ちで今回の講義を準備することになりました。

主な履歴

ファーストキャンパス講義 - 会社員のためのPythonデータ分析オールインワンパッケージオンライン。
ファーストキャンパス Byte Degreeプロジェクト監修 - Byte Degree：Machine Learning with Python。
ファーストキャンパスデータ分析Capstoneプロジェクト＆ポートフォリオ完成プロセス講義。
大邱デジタル振興院 - AIトレンド2020＆ビジネス適用講演
SKグループ企業（Python、データ分析、機械学習、テンソルフロー）講義
KT AI教育センター（テンソルフロー資格認証コース）講義
マルチキャンパス（テンソルフロー資格認証コース）講義
ソウル大学生涯教育院テンソルフロー開発者コース講義
Inflearn TensorFlow認証プロセス
ランデイテンソルフロー資格認証コース
高麗大学技術経営大学院 - ディープラーニングGAN特化コース、機械学習特化コース講義

サムスンSDS - Senior DS Level 2認証コース講義
DB人材開発院 - Pythonデータ分析、機械学習講義
NIA韓国情報と振興院 - テンソルフロー講義
ファーストキャンパス - Pythonディープラーニング300製講義
大邱デジタル振興院 - Python、データ分析、可視化、機械学習講義。
セクターナインSecta9ine - データ分析講義

運営サイトと本

テディノート（羽毛ブログ）（リンク）
機械学習単独でスタディ（リンク）
Pythonディープラーニングテンサーフロー（情報文化史、2021）（リンク）

テディノートの他の講義が気になったら？

Google認定！テンサフロー(TensorFlow)
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[テディノート]一部屋で終わる
PythonPython（電子ブックを含む） (クリック)

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

データ分析分野に興味のある方
より体系的で専門的なデータ分析をしたい方
パンダスPandasを正しく学びたい人
パンダスパンダを活用してデータ分析を進めてみたい方
実際のデータを活用したデータ分析を体験してみたい方

前提知識、
必要でしょうか？

Python の基本文法の理解

こんにちは
です。

3,278

受講生

206

受講レビュー

204

回答

4.8

講座評価

講座

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 대중화를 꿈꿉니다.

カリキュラム

全体

113件 ∙ (8時間 9分)

セクション 1．データ構造

14件 ∙ (38分)

1. Pandasの概要
04:20
2. シリーズとは
08:42
3. 欠測値 - NaN
01:22
4. Series の属性 (values, ndim, shape)
01:39
5. 練習問題＃1 - シリーズの作成
00:25
6. 練習問題＃1 - シリーズの作成（解説）
01:28
7. Indexing, Boolean Indexing, Fancy Indexing
06:14
8. 欠測値処理 - isnull(), notnull()
01:38
9. スライス - 範囲抽出
01:49
10. DataFrameとは
03:07
11. DataFrame プロパティ
01:55
12. Index（インデックス）とColumn（列）
03:12
13. 練習問題 #2 - データフレームの生成
00:24
14. 練習問題＃2 - データフレーム生成（解説）
02:27

セクション 2．ファイル入出力

6件 ∙ (22分)

15. Excel（Excel）ファイルを読み込む
06:30
16. Excelファイルとして保存する
04:43
17. CSVファイルを読み込む
05:07
18. CSVファイルとして保存する
02:00
19. ファイル入出力練習問題案内
00:27
20. ファイル入出力練習問題解説
03:43

セクション 3．ルックアップ、ソート、フィルタ

16件 ∙ (1時間 4分)

21. 練習に活用するデータセットの紹介（タイタニック）
08:21
22. データ検索(head, tail, info, describe, value_counts)
05:21
23. 練習問題＃3 - データ分布を確認する
00:14
24. 練習問題＃3 - データ分布の確認（解説）
00:37
25. データフレーム属性 (Attribute)
04:04
26. データ型（dtype）の変更
04:08
27. ソート - sort_index, sort_values
05:00
28. 練習問題 #4 - 並べ替え
00:51
29. 練習問題＃4 - ソート（解説）
02:06
30. loc
10:51
31. 練習問題 #5 - loc 活用
01:24
32. 練習問題＃5 - locの活用（解説）
06:30
33. iloc
02:58
34. at, iat, where, isin
07:54
35. 練習問題 #6 - 条件フィルター
00:50
36. 練習問題＃6 - 条件フィルタ（解説）
02:52

セクション 4．統計

9件 ∙ (29分)

セクション 5．欠測値

9件 ∙ (25分)

セクション 6．前処理

11件 ∙ (40分)

セクション 7．高度な機能

5件 ∙ (28分)

セクション 8．データのマージ

2件 ∙ (19分)

セクション 9．最終課題

2件 ∙ (39分)

セクション 10．データ視覚化 - 可視化の概要

1件 ∙ (5分)

セクション 11．データ視覚化 - データフレームの可視化

8件 ∙ (33分)

セクション 12．Matplotlib

12件 ∙ (1時間 2分)

セクション 13．Seaborn

18件 ∙ (1時間 18分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

8件

4.6

8件の受講レビュー

유일형
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
30% 受講後に作成
잘듣고있습니다.
정용범
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
짧고 간단하게 유익 합니다.
- 런어데이
  知識共有者
  좋은 평가 감사드립니다.^^
최원빈
受講レビュー 11
∙
平均評価 4.7
4
99% 受講後に作成
사실 이전에 판다스 기본 강의를 들었었는데, 이전 강의와 다르게 데이터 불러오기, 데이터 전처리 등등 주제를 정해서 기본을 알려주시는 것이 마음에 들었습니다. 앞으로 더 열심히 들을게요:)
- 런어데이
  知識共有者
  좋은 평가 감사드립니다.^^
JEONG HOON
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
Pandas 기초를 컴팩트하게 배우는데 도움이 많이 됩니다.
- 런어데이
  知識共有者
  좋은 평가 감사드립니다.^^
주민정
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
64% 受講後に作成
최고👍 무슨말인지 이제야 알겠어요 💡강추합니다

￥5,891

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