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[リニューアル] 初めてのSQLとデータベース(MySQL) ブートキャンプ [入門から活用まで]
funcoding
この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。
Basic
Python, SQL, MySQL
データ分析入門者のためのPythonデータ分析全過程の基本技術を学ぶ講義です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者及び開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に学び、すぐに活用できるように作りました。
学習した受講者のレビュー
5.0
데싸데분
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
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
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。
pandasの使い方
データ分析基本
Pythonデータ前処理
最新データ可視化
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
本講座はPythonデータ分析技術を学ぶ講座です。データ前処理、pandasライブラリを通じたデータ加工、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。実務と並行しながら、8年間8万人の講義経験を通じて、一般的なIT講座よりも最大限受講者の立場を考慮して作った特別な講座で、講義と共に追加で詳細な資料を提供します。
本講義は実際にネイバー、カカオ、ライン、クーパン、バイドゥなどの企業のうち、いずれかの公式社内Pythonデータ分析教育講義として使用されています
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お望みなら、本講義のPythonベースの技術を習得してください。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、入門から段階別学習が可能なロードマップを提供します。(下段のデータ分析/科学ロードマップ参照)
データ関連のキャリアと分析/科学の全過程を詳しく説明した動画を制作しました。この動画を通じて目標に応じて独学でも効率的にデータ課程を学習することができます。
データ分析のための基本知識は誰もが既に持っています。平均さえ知っていれば十分です。肝心なのは、早くPythonでデータ分析の全過程を実践できる技術を身につけることです。
Pythonデータ分析は一度でマスターできる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、これは様々な角度から類似した概念に触れ、多様な応用例題を習得する時により効果的に行われます。このため、本オンライン講義と共に参考になる私が執筆した次の本を併せてご紹介します。両方のメディアを活用すれば、より短い時間でPythonデータ分析技術に慣れることができます。
Pythonデータ分析は最初は作業方式が非常に不慣れに感じられることがあります。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れば、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簡単に固めた後は、書籍を通じて類似した文法に対する異なる説明や追加的な例題に触れながら、概念と文法により慣れることができます。これを通じて様々なデータに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。
データ分野は多様な理論と技術が組み合わされています。ですから体系的に習得することが重要です。まるで関連理論を全て知っていると前提して、すぐにデータを分析し、華やかな機械学習、AI技術をすぐに適用する講義よりは、入門者の立場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立ちます。
Kaggleコンペティションは主に機械学習、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構成されています。(下段のロードマップ参照)
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、可視化技術が必要です。そのためにpandasとplotlyを習得すれば良いです。本講義は実務でPythonを使った専門的なデータ分析に必要な核心技術をすべて扱います。
pandasは直感的でない文法と膨大な機能により参入障壁があり、多くの練習が必要です。本講義はこれを考慮して構成されました:
これにより短期間でpandasとplotlyに慣れ、Pythonデータ分析の全過程を習得できるよう設計されています。
だからといって興味もない様々な分野を先に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Eコマースデータを使って分析してみてください。わざわざアンタクト時代という用語を使わなくても、ここ数年すべてのビジネスはオンラインに移行しています。オンラインビジネスを理解するには、その中で最も核心となるEコマース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、両方とも大きな助けになります。
本の限界を超える要約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届けします。講義を見て、資料を一緒に実行してみれば、復習も簡単!その後も必要な時にいつでもすぐに参照できます。(資料への愛着が非常に強いです。本よりも良い資料で、資料だけでも受講料が惜しくないように作ります)

matplotlibは伝統的ですが制限的なデータ可視化技術で、主に静的なグラフ生成にのみ焦点を当てています。一方、最新技術であるplotlyはユーザーとの相互作用が可能なインタラクティブ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、Web環境への適合性、より多様なグラフのサポートなどの長所を持っています。そのため最近ではplotlyが実務でより主流になってきています。そこで、本講義は可視化技術として主流になりつつあるplotly技術を解説します。

Pythonのデータ分析技術を自分のものにするためには、様々な実践練習が必要です。本講座では、多様な実践例題(コロナデータの前処理、Eコマースデータ分析)を最初から最後までデータ分析を行います。これを通じて関連技術の習熟度を高め、自分が見落としていた知識を整理することができます。
データ分析を最初から最後まで進めていきます。これを通じて関連技術の習熟度を高め、自分が見落としていた知識を整理することができます。
시간을 낭비하지 마세요!「あ!本当に違うんだな!」と感じていただけるよう
常に考え、改善しながら作る講義です。
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元データ(raw data)を加工して作るデータ前処理の例題
コロナデータが実際のpandas基本機能及び前処理の例題として最も役立つ例題です。したがって、コロナが最も活性化していた全期間について次のようにグラフを作成してみて、確実に関連技術を身につけられるように構成しました

国別コロナウイルス関連日別感染者推移(コロナ当時の感染者数トラッキング全期間含む)
開発者、データアナリスト及びデータサイエンティストのキャリアロードマップ!
Web/アプリ開発からデータ分析とAIまで、短時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いるため、これらを統合してこそWeb/アプリ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れば、効率的に学習してシステムとデータ全般を理解し、競争力のある開発者やデータ専門家として成長できます。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。
本ロードマップとデータ関連キャリア、データ分析/科学の全過程について詳しく説明した映像を作成しました。該当映像を参考にしていただければ、一人でも短時間で試行錯誤なしにデータ課程を簡単に習得できます!
ちょっと待って! ✋
下記のロードマップをクリックすると、より詳しい内容をご確認いただけます。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!(割引率は近日中に縮小される予定です。)
本ロードマップと一人で最も速くWeb/アプリ開発を学習し実装する方法を詳しく説明した映像を作成しました。この映像を参考にすれば、短時間で試行錯誤なくWeb/アプリを実装できます。
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本ロードマップは、開発とデータ分野の基礎となるITコア理論である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課程です。その中でも特にコンピュータアーキテクチャ、オペレーティングシステム、ネットワークなど、最も重要なコア科目を体系的に学べる講義を公開しています。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonのデータ分析技術を身につけたい方
pandasと可視化技術を習得したい方
長期的にデータアナリストとして成長したい方
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身につけたい方
33,513
受講生
2,460
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
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
フルスタック/データサイエンス/AI関連の無料資料を共有するサイトです。
その他: わくわくコーディング YouTubeチャンネル [クリック]
IT学習に役立つヒントや短い無料講義を共有しようと、少しずつ始めています〜
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。
全体
58件 ∙ (12時間 26分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 講義紹介と講義準備
04:50
2. 授業前に必ず知っておくべき事項
10:55
3. データ分析の全体像を理解する
14:53
全体
348件
4.9
348件の受講レビュー
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
5
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。
ありがとうございます!!
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
5
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。
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。
受講レビュー 3
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平均評価 5.0
5
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^_^!
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
¥10,112
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