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【リニューアル】はじめてのPythonデータ分析(簡単に!前処理、pandas、可視化の全過程を習得)[データ分析/科学 Part1]

データ分析初心者向けに、Pythonデータ分析の全工程の基本スキルを習得する講座です。実際に現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全プロセスを簡単に習得し、すぐに活用できるように構成しました。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Pandas
Pandas
Python
Python
Pandas
Pandas

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

데싸데분

31% 受講後に作成

クローリング基礎ブートキャンプを受講した後、引き続き受講中です! 現在データサイエンティストを目標に他のブートキャンプを並行して受けているのですが、初級者基準では잔재미코딩さんの講義のクオリティが本当に圧倒的に優れていると思います! 今後も잔재미코딩さんの講義は予習用として積極的に活用しながら、他のブートキャンプでは復習とプロジェクト進行に集中する予定です! 毎回良い講義と熱心なフィードバック心から感謝します!次の講義でまたお会いしましょう😊

5.0

gyunhwank

100% 受講後に作成

今回の講義は、Pandasを活用したデータ前処理とEDA、そしてPlotlyを通じた可視化まで実習を中心に構成されており、データ分析の流れと感覚を掴むのに大変役立ちました。 Pandasの様々な機能を実際のデータセットに適用してみることで分析過程に慣れ、Plotlyを通じて直感的な可視化結果を作成でき、データ解釈能力も同時に養うことができました。 初めてデータ分析を学ぶ立場として、実践中心の構成が特に有益で、講師の説明も親切だったため、非専攻者でも気軽に追随できる講義でした。

5.0

박해성

100% 受講後に作成

全体的に学ぶのに役立つことが多く、講師の方が講義に対する愛情を確認することもできました。今後も講義の途中で教えてくださったように、幅広い分野にわかりやすい講義を提供していただきたいと思います。

受講後に得られること

  • pandasの使い方

  • データ分析の基本

  • Pythonデータ前処理

  • 最新のデータ視覚化

  • plotly 可視化ライブラリ

  • 多様なデータフォーマットとデータ収集

ネカラクベ(IT大手)も社内研修として選ぶ公式講座!
Pythonデータ分析の基礎を固める
完成度の高い講座
Python data analysis fundamentals.

本講義はPythonデータ分析技術を学ぶ講義です。データの前処理、pandasライブラリによるデータ加工、そして最も有用な最新の可視化ライブラリ(plotly)まで習得できるように構成しました。現職と並行しながら、8年間で8万人の講義経験を通じて、一般的なIT講義よりも最大限受講者の立場を考えて作った特別な講義で、講義とともに詳細な追加資料を提供します。

本講義は、実際に「ネカラクベ(NAVER・Kakao・LINE・Coupang・Baemin)」企業のいずれかで、公式の社内Pythonデータ分析教育カリキュラムとして使用されています。

本講義は従来のフィードバックを反映し、2025年度に新規リニューアルした講義です

データサイエンス、データ分析の基礎を築くにはどうすればいいですか?

データ収集、前処理、分析(SQL/NoSQL + Python)の全過程を体験してみてください。専門的な分析スキルを求めるなら、本講義のPythonベースの技術を習得しましょう。データアナリストやデータサイエンティストを目指すなら、入門から段階的な学習が可能なロードマップを提供します。(下端のデータ分析/科学ロードマップを参照)

データ関連のキャリアと分析/科学の全過程を詳細に説明した動画を制作しました。この動画を通じて、目標に合わせて独学でも効率的にデータ学習を進めることができます。

 

できるだけ早く、私も実際にデータ分析をやってみたいです!

すでにデータ分析のための基礎知識は誰もが備えています。平均さえ分かれば十分です。鍵となるのは、いかに早くPythonでデータ分析の全工程を実践できる技術を身につけるかです。

 

多様なデータ前処理と実践データによるデータ分析まで
専門的なデータ分析のための核心技術をすべてまとめます

Pythonデータ分析は、一度にマスターできるような簡単な技術ではありません。実力を身につけるためには「慣れ」が必要ですが、これは多様な角度から類似の概念に触れ、多くの応用例を習得することでより効果的に行われます。 そのために、本オンライン講義とあわせて参考にすると役立つ、私が執筆した以下の書籍を一緒に紹介します。2つの媒体を活用することで、より短期間でPythonデータ分析の技術に慣れることができます。

Pythonによるデータ分析は、最初は作業方法が非常に不慣れに感じられるかもしれません。オンライン講義を通じて関連ツールの使い方やリアルタイムのコード実行過程を見ながら習得することで、実際の作業方法や難しい概念を効果的に学ぶことができます。

オンライン講義で基礎をしっかり固めた後は、本を通じて類似した文法に対する別の説明や追加の例題に触れることで、概念や文法により習熟することができます。これにより、多様なデータにPythonデータ分析技術を適用する応用力を養うことができます。

コーディング自律学習 チャンジェミコーディングのPythonデータ分析入門

코딩 자율학습 잔재미코딩의 파이썬 데이터 분석 입문

 

データ分析の講義はたくさんあり、色々な講義を聞いてもよく分からない!

データ分野は多様な理論と技術が組み合わさっています。そのため、体系的に習得することが重要です。まるで関連理論をすべて知っていることを前提に、すぐにデータを分析し、華やかな機械学習やAI技術を即座に適用する講義よりは、入門者の視点で習得すべき理論と技術を一つずつ学び、練習しながら自分のものとして積み上げていける講義がより役に立ちます。

現役の「ネカラクベ」の実務データ分析とドメイン経験に基づき、
入門者の視点で関連技術まで段階的かつ体系的に分かりやすく解説する講義

さらにはKaggleのコンペティションに参加したいです

Kaggleのコンペティションは、主に機械学習やAIを活用してデータを予測します。このような技術を習得するには、まずpandasなどのデータ分析技術に慣れる必要があります。本講義はpandasと可視化技術を扱い、その後、体系的なロードマップを通じて機械学習、ディープラーニング(AI)技術を段階的に学習できるように構成されています。(下段のロードマップを参照)

データ分析のために必要なスキルは何ですか?

実務では主にSQLとpandasを使用してデータを分析します。専門的なデータ分析には、データの前処理、分析、視覚化の技術が必要です。そのためにpandasとplotlyを習得すれば十分です。本講義では、実務においてPythonで専門的なデータ分析を行うために必要な核心技術をすべて扱います。

どうすればデータ分析スキルを効果的に習得できるでしょうか?

pandasは直感に反する文法や膨大な機能により学習のハードルが高く、多くの練習を必要とします。本講義はこれらを考慮して構成されました:

  1. 前半部:膨大な日次データを月次データに変換しながら、pandasの基本および前処理機能を学習
  2. 後半:実際のECデータを用いたEDA分析、データ分析および可視化(plotly)技術の適用

これにより、短期間でpandasとplotlyに慣れ親しみ、Pythonデータ分析の全工程を習得できるように設計されています。

データ分析は実際のビジネスドメインをよく知らなければならないそうですが?

だからといって、興味もない多様な分野をまず理解しなければならない講義を受けるのは難しいですよね。本講義で扱うEC(イーコマース)データを使って分析してみてください。あえてアンタクト時代という言葉を使わなくても、ここ数年、すべてのビジネスはオンラインへと移行しています。オンラインビジネスを理解するために、その中でも最も核心となるECデータを理解してみてください。最も役立つドメインの理解と関連技術まで、両方が大きな助けになります。

ビジネスドメインの核心であるEコマースデータと実務経験で
データ分析からビジネスドメインまでコツを掴みましょう

講義を見ても資料がないので、本も一緒に購入すべきでしょうか?

本の限界を超える要약された説明とともに、実際のコードもすぐに実行できる形でお渡しします。講義を視聴し、資料を一緒に実行してみることで、復習も簡単になり、その後も必要になるたびにすぐ参考にすることができます。(資料へのこだわりが非常に強いです。本よりも優れた資料で、資料だけでも受講料が惜しくないように作り込んでいます

これまで9年間、オン・オフラインで9万人が検証しました
整理された資料と明快な説明で
より質の高いオンラインIT講義を提供します!
正しく学べば、変わります!

Pythonの可視化はmatplotlibを習得すべきではないでしょうか?

matplotlibは伝統的ですが制限のあるデータ視覚化技術で、主に静的なグラフ生成のみに焦点を当てています。一方、最新技術であるplotlyは、ユーザーと相互作用が可能なインタラクティブなグラフ生成に焦点を当てています。また、優れた視覚的品質、ウェブ環境への適合性、より多様なグラフのサポートなどの利点を持っています。そのため、最近ではplotlyが現場でより主流になりつつあります。そこで、本講義では視覚化技術として主流になりつつあるplotlyの技術を解説します。

plotly (動的グラフ対応) VSmatplotlib (静的グラフ中心)

データ分析の講義を受けたことがある方にも、役立つ講義!

Pythonデータ分析技術を自分のものにするためには、多様な実践演習が必要です。本講義では、様々な実践例(コロナデータの前処理、Eコマースデータ分析)を通じて、最初から最後までデータ分析を進行します。これにより、関連技術の熟練度を高め、見落としていた知識を整理することができます。

 

시간을 낭비하지 마세요!
우리는 정보가 없어서 못하는 것이 아닙니다!
검증된 강의로 익히세요!
 
数年間にわたる数え切れないほどのフィードバックを通じて改善され、オンライン講義への愛着から悩み抜いた末に作り上げた講義です。

「あ!本当に違うんだ!」と感じていただけるよう、
絶えず悩み、改善を重ねて作り上げている講義です。

合理的でお互いに配慮し合い、
良いご縁を結べる方のみ
受講をお願いいたします!

データ講義で実際の生データ(raw data)を加工して作成するデータ前処理の例
コロナデータは、実際のpandasの基本機能および前処理の演習として最も役立つ例です。そのため、コロナが最も流行していた全期間について、次のようにグラフを作成しながら、関連技術をしっかりと習得できるように構成しました

国別の新型コロナウイルス関連の日別感染者数の推移(コロナ禍の感染者数トラッキング全期間を含む)

実際の現場でのデータ分析レポートレベルで作成し、実무ノウハウまで!
グラフを描くだけでは不十分です。現場ではディテールが重要です。

多様なグラフと多角的な分析


体系的に学ぶ
ジャンジェミコーディング Dave Lee のロードマップ 🔑

開発者、データアナリスト、およびデータサイエンティストのキャリアロードマップ!

Web/App開発からデータ分析、AIまで、短期間で確かな基礎を築けるA to Zロードマップを提供します。IT技術は互いに密接に連携しており、これらを統合することで初めてWeb/Appサービスやデータサイエンスが可能になります。難易度を段階的に上げながら核心技術を習得することで、効率的に学習し、システムとデータ全般を理解した競争力のあるエンジニアやデータ専門家へと成長できます。そのために、各分野の核心技術を体系的に整理したロードマップを用意しました。

1. 最速のデータ全工程ロードマップ

本ロードマップとデータ関連のキャリア、およびデータ分析・科学の全過程について詳しく説明した動画を作成しました。こちらの動画を参考にしていただければ、一人でも短期間で試行錯誤することなく、データプロセスを簡単に習得することができます!

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ちょっと待ってください! ✋
以下のロードマップをクリックすると、より詳細な内容を確認できます。ロードマップをまとめて購入すると、割引価格で提供されます!(割引率はまもなく縮小される予定です。)

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2. 最速のフルスタックロードマップ

本ロードマップと、独学で最も速くウェブ/アプリ開発を学習し、具現化する方法を詳細に説明した動画を作成しました。この動画を参考にすれば、短期間で試行錯誤することなくウェブ/アプリを具現化することができます。

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ちょっと待ってください! ✋
以下のロードマップをクリックすると、より詳細な内容を確認できます。ロードマップをまとめて購入すると、割引価格で提供されます!(割引率はまもなく縮小される予定です。)

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3. 開発とデータ分野で欠かせないコンピュータサイエンス(CS)の核心知識

本ロードマップは、開発とデータ分野の基礎となるITの中核理論、コンピュータサイエンス(CS)の必須知識を体系的にまとめたコースです。その中でも特に、コンピュータ構成、オペレーティングシステム、ネットワークなど、最も重要な基幹科目を体系的に習得できる講義を公開しています。

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こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonデータ分析スキルを身につけたい方へ

  • pandasと視覚化技術を身につけたい方へ

  • 長期的にデータアナリストとして成長したい方へ

  • 長期的にデータ分析スキルを身につけたい方

  • データ分析の基本スキルをしっかりと身につけたい方

こんにちは
funcodingです。

33,603

受講生

2,473

受講レビュー

1,949

回答

4.9

講座評価

13

講座

ザンゼミコーディング、Dave Lee

  • About 잔재미コーディング紹介ブログ [クリック]

  • 主な経歴: クパン(Coupang)首席開発マネージャー/Principle Product Manager、サムスン電子 開発マネージャー(経歴 約15年)

  • 学歴: 高麗大学 日語日文学科 / 延世大学 コンピュータ工学 修士 (完全なチャンポン)

  • 主な開発経歴: Samsung Pay、Eコマース検索サービス、RTOSコンパイラ、Linux Kernel Patch for NAS

  • 著書: Linuxカーネルプログラミング、Linuxオペレーティングシステムの理解と開発、誰でもサッと読んでパッと理解するIT核心技術、超初心者のためのPythonプログラミング入門書

  • 運営サイト: 楽しいコーディング (http://www.fun-coding.org) [クリック]

最新の実務とIT講義を並行しながら、8年間にわたり一貫して堅実なフルスタック、データサイエンス、AIの講義を作り続けています。

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カリキュラム

全体

58件 ∙ (12時間 26分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

351件

4.9

351件の受講レビュー

  • hwanhanhan8907님의 프로필 이미지
    hwanhanhan8907

    受講レビュー 5

    平均評価 5.0

    5

    93% 受講後に作成

    コーディング入門者として何も知らずに始めたPythonブートキャンプ講義からクロール講義、そして今回Pythonデータ分析まで受講を終えました。 これらの講義が一見すると、それぞれ別々の講義ですが、授業中は常に強調されるように一つの流れと目的を持って講義をしてくれたうえ、何よりも非専攻者の立場で詳しく理解しやすく説明してくれて楽に授業を聞くことができました。 現在、不動産業をしていますが、これらの講義を聞いた後、ネイバー不動産をはじめとするサイトクロールや公共データポータルで提供するデータを必要に応じて加工して活用する能力ができました。 専門家が見る時は不足するかもしれませんが、IT関連の専門家ではなく不動産業をしながらこのような能力があるというのは本当に大きな武器だと思います。 また、受動的に他人が提供する加工されたデータだけを見ることと、自分が直接加工したデータを見ることは、天と地の違いです。 だから私のように初めて始める方々はあまり心配しないで残余ミコーディング様の講義を一つ一つじっくりと追いかけてみるといつの間にか成長した自分を発見できるはずです。 そして、希望事項が一つあれば、これまでに行ってきた講義(Pythonブートキャンプ、データベース、クロール、データ分析など)に基づいて、一つのプロジェクトを最初から最後まで完成する(たとえ講義の長さが比較的短くても)講義があれば、なしでいいようです。 私はもう途中で抜いたSQLとNOSQLを聞きに出発します!!!! 良い講義を感謝し、今後も信じて従います。

    • funcoding
      知識共有者

      ああ…こんなに良い受講評を…時間も別々に聞いたのに…ありがとう。ちょっと感動がまた押されてきますね。私の考えでは、開発者はITだけ知っていますが、他の分野にいる方はそれぞれの分野に専門性があります。各分野にまだITまでよく知っている方が多くないので、自分の専門性がありながら、ITを活用できれば、すごい波及力を持つことができると思います。さて、そんな講義を作るのや、そんな講義を吸収するのはとても難しいことです。それにもかかわらず、本講義を通じて、不動産データを実際にPythonで分析するなんて、本当にいいですね。受講生もそれほど賢明だからだと思います。ありがとうございます。

  • jeayun24654823님의 프로필 이미지
    jeayun24654823

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    71% 受講後に作成

    提供されているジュピターノートブックの資料はすっきりと見栄えが良く、covid19確定者の国別推移グラフ化実習したことが良く、わからないことを質問することで素早く誠心誠意まで答えてくださる。 5点満点 5点。説明も難しいです。

    • jhryu12089922님의 프로필 이미지
      jhryu12089922

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      私はディープラーニング、マシンラーニング、メカトロニクスに向かって大学院と研究を目指す学生です。 それで基本基を固めようと他の講師様のPython講義を聞き、データ処理分析過程を学ぶために該当講義を受講しました。 最初は他の講師様のように映像を撮りながらソースを作成するのではなく、授業準備物を準備して、その内容をほんのり講義するスタイルです。私が聞いたほとんどの講義は前者のものなので、後者の該当講義に適応するのに少し時間がかかりました。しかし、それだけ授業内容に関連する資料は内容が本当にしっかりしていました。この部分がとても気に入りました。 また、授業が進みながら最も印象深かったのは、ただ授業を続けるにもかかわらず繰り返し学習になるということです。私にとって人講を聞きながら一番難しいのは繰り返し学習です。 学園のような場合は課題などを利用して生徒に繰り返し学習をさせますが、人江を通じて繰り返し学習をするのは、平均的には私を含めて難しくなったり退屈する学生が多いはずです。しかし、この講義は新しい内容を学びながらも繰り返し学習になり、とても私に役立つ講義でした。もちろん再び他の講義を受講して繰り返し学習挑戦する計画ですがww… 私はこの講義を受講するとき、最初はビデオを一度ずっと見ます。ずっと見たら理解できない区間があればずっと繰り返してみました。そして動画を下げて、先生がくださった資料集を片方のモニターウィンドウに入れて、最初は覚えているようにソースを書き下ろしていき、覚えがないとき/ソースを全て作成したようだったときに資料集を確認するように進めました。 さらに、質問掲示板や動画に質問を投稿すると、遅れば一日を過ぎて早ければ一日もならず返事が来ます。先生の熱意を感じることができた部分です。また、Python講義を受講したときに感じたことの一つが質問をすると、その内容に関するリンクを一つ与えます。そしてこれを参照すれば役に立つだろうという方法で講義される方々を少し見ました。個人的には不幸でしたが、その授業の講師は一つ一つ丁寧にコメントを残してくれます。 そして、次の授業でモンゴDBに関する授業を聴く予定です! 講義は本当によく見ました^_^!

      • funcoding
        知識共有者

        これはとても良い受講評を残してくれて本当に…ありがとう。こういう受講評を書くのに時間がかかりましたが、実際に感じたことをこんなに詳しく書いてくれて…実は少し感動しました。こういう受講評が良い講義を作れる大きな力です。 私も言われた方法 コードを作成していく方法、こうして資料と一種のシナリオで説明する方法 両方ともしてみたが、前者をしてみるとむしろ伝える内容が内実に伝えられないか、コードと伝える内容の両方とも気にしてみるとむしろ学習効果が落ちるシーダーです。だから後者を書くことにしました。 実は質問回答を毎日するのは私にとっても容易ではないことなのに…。 どうやら一度も会ったことがないので、やや返信が間違って伝えられれば誤解を買いやすく、そういえば気になっているということです。 こんなにオンラインで顔を出さずに多くの方々を見てみると色々な場合も多いのですが… 運が良くても多くの方々がそれでも肯定的に評価してくださって大きな力になりますね 本当にありがとう

    • sorayeon님의 프로필 이미지
      sorayeon

      受講レビュー 81

      平均評価 5.0

      5

      48% 受講後に作成

      よろしくお願いします。大きな助けになりました。 講義内容、講義資料はとても満足しています。 機械学習講義も楽しみにしています。 ^_^

      • funcoding
        知識共有者

        役に立ったのは本当に嬉しいです。私も作成してくださった受講評で力を出して、いつも考えて、より良い講義を作るよう努力します。講義資料は本当に…一生懸命作っています。資料を作るのが好きでもあります。満足しましょうなんて、本当に嬉しくて嬉しいですね。外部にオープンはしないでいただき、個人的にのみご活用もお願い致します。ありがとうございます。

    • dkarlfurqkd1님의 프로필 이미지
      dkarlfurqkd1

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      31% 受講後に作成

      A-Zの方式で一つ一つ詳しい説明のおかげで、基礎から知識を積み上げていく感じです。どんなテーマの講義を聞いても、自分に合う講義と講師の方を見つけることが最も重要ですが、私は見つけたようです。

      • funcoding
        知識共有者

        ありがとうございます!!

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