
半導体工程の職務への就職に向けた強力な武器、データ分析
datalabpark
熾烈で複雑な半導体プロセス分野の就職市場で、他の人が見過ごしやすい重要な力量を紹介します。
入門
Python, Big Data
あらゆる内容を網羅する百科事典のような講義はもう終わり! 核心中の核心だけを集め、負担なく学べるPython入門講義!


学習した受講者のレビュー
5.0
buriwangburi
私のように性格急な人々に良い講義だと思います。膨大な量の講義も良いですが、こんなに短くコアだけを聞いて深く勉強したい内容ができれば追加で別に勉強できていいです。
5.0
hawjdhi
講師様 データ分析本 購入してからここまで来るようになりましたねㅎㅎ 勉強する前にPythonの基礎内容から再度復習し、データ分析の勉強を始めるといいと思いますので、受講中です。したかったのに講師の講義は短い呼吸で構成されていて全長も短くて気軽に聞くいいですね。
5.0
kaja1004
短くていいですね〜^^ *
プログラミング初心者でも簡単に真似できるPython
Pythonの基礎文法
今が旬!Pythonの基礎講座をご用意しました。
Pythonについて計画なしにむやみに勉強しようとすると、そのあまりにも膨大な量に驚かれることでしょう。
一人ひとりパイソンを学習する目的が異なるため、パイソンのすべてを勉強する必要はありません!
本講義を通じてPythonの基礎知識の骨組みを構築し、その後は各自の目的に合った領域を学習して、必要な部分に肉付けをしていってください!
これからはコーディングの勉強もスマートに進めていきましょう!

非専門家がPythonを学習する際、文法に関するすべての内容を学習する必要があるでしょうか? いいえ、そうではありません。
核となる幹の部分だけを学習した後、必要に応じて枝分かれするように次に学習すべき内容を探して勉強していけば大丈夫です。
この講義では、核となる幹の部分のみを説明します。
この講義を通じて核となる基礎を固め、その後は目的に応じて必要な内容を学習してください。


5分早く退社しよう!Pythonデータ分析および視覚化

ChatGPT 株式自動売買アプリおよびウェブ投資レポート作成
テンポよく受講したい方は、1.5倍速での視聴をおすすめします。
本講義のための教本を提供しています。各講座の添付ファイルを確認してください。
Python入門者向けの講義で、特定の分野の予備知識は必要ありません。
提供される講義資料の無断配布を禁止します。
オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): Windows, macOS
本講義は、Jupyterlab開発環境でPythonのコーディングを行います。
Jupyterlabのインストール方法および設定方法は、イントロダクションで詳しく説明していますので、そちらをご参照ください。
学習対象は
誰でしょう?
コーディングやPythonを初めて学ぶ人
短時間で必要な核心だけを学びたい方
百科事典のような講義よりも、核心だけを突いた講義を求めている方
前提知識、
必要でしょうか?
完走しようとする情熱
4,611
受講生
166
受講レビュー
55
回答
4.7
講座評価
6
講座
メール: pchaneui39@gmail.com
ブログ: https://blog.naver.com/parksdatalab
GPT-4ベースの講義を受講されている既存の受講生の皆様に、GPT-5バージョンの新規講義を無料で受講できるクーポンを差し上げます。
参加方法は下記のリンクをご参照ください。
https://blog.naver.com/parksdatalab/223994314549
-. Pythonデータ分析&可視化 + Webダッシュボード作成
-. ChatGPTとPythonで株式自動売買アプリおよびWeb投資レポートを作成する
-. POSTECH 工学博士 卒業
-. 機械学習ベースの半導体素子の性能改善に関する研究
-. S 大手企業役職員向けデータサイエンス講師
売買アプリおよびウェブ投資レポートの作成 略歴 -. POSTECH(浦項工科大学校)工学博士号取得 -. 機械学習ベースの半導体素子性能改善研究 -. S大企業役職員向けデータサイエンス講師
全体
23件 ∙ (4時間 53分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. イントロ
02:58
2. Pythonの特徴とメリット
11:34
4. Pythonの変数宣言
10:19
5. 数値型変数と文字列データの紹介
24:57
6. ブール型データの紹介
09:32
7. データタイプ練習問題
04:54
11. 条件文と繰り返し文の練習問題
06:52
全体
10件
5.0
10件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 10
∙
平均評価 4.4
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
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