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Python視覚化とダッシュボード実践 (SeabornとPlotlyDashの活用) Part.1

このコースは、データ視覚化の核心ツールであるSeabornと、対話型ダッシュボードを構築するPlotly/Dashを活用し、実務に即応用可能な視覚化スキルの習得に焦点を当てています。多様な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料作成とウェブベースのダッシュボード実装能力を同時に向上させることができます。

7名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 12か月

  • usefulit
Python
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Seaborn
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Seaborn
Seaborn

受講後に得られること

  • Seaborn関数を活用して、多様なグラフを直接描くことができます。

  • データを可視化して、インサイトを素早く把握できます。

Python視覚化とダッシュボード実践(SeabornとPlotlyDashの活用)
Part.1 Seaborn

データを「見える化」する第一歩、Seabornで視覚化の基礎を固めましょう。

このコースは、データ可視化の核心ツールであるSeabornを中心に、実務ですぐに活用できる可視化能力を養うことに焦点を当てています。
Seabornの構造とMatplotlibとの違いを理解し、さまざまな可視化関数を直接実習しながら、データを視覚的に解釈し伝える感覚を磨きます。

この講義は「Python視覚化とダッシュボード実践」シリーズの第一段階であり、
Part 2ではSeabornの高度なオブジェクト(FacetGrid, PairGrid, JointGrid)を活用した応用視覚化を、
Part 3とPart 4ではPlotlyとDashを利用したインタラクティブなダッシュボード構築まで続きます。


🎯 学習目標

  • Seabornの実習環境を直接構築し、使用することができます。

  • MatplotlibとSeabornの関係および構造的な違いを理解します。

  • Figure-level / Axes-level 関数の特性と活用方法を習得します。

  • 実務に適用可能なデータ視覚化の基本を完成させます。



⚙️ 扱うツール

  • Python

  • Seaborn / Matplotlib



📂 カリキュラム

セクション 1. 開発環境の構築

視覚化実習のための開発環境を準備し、構築します。

セクション 2. Seaborn ライブラリの概要

Seabornの全体構造と主要機能を把握し、基本的な使い方を習得します。

セクション 3. 可視化関数の理解 (Axes-level vs. Figure-level)

Seabornの可視化関数の構造的分類を理解し、各方式の特徴と使い方を習得します。


✅ 確認事項

  • この講義では、講師による質疑応答は提供されません。

  • 講義資料およびレジュメは、各セクションの最初のレッスン「授業資料」からダウンロードいただけます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonを勉強したい人

  • 視覚資料を制作したい人

  • 今後 Plotly/Dash でのダッシュボード制作へと拡張したい学習者

こんにちは
です。

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受講生

6,386

受講レビュー

4.6

講座評価

309

講座

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カリキュラム

全体

15件 ∙ (8時間 51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: 

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