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プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

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GCP では、構造化データと非構造化データの両方を簡単に扱うことができ、自由なテーブル形式を許可する列指向ストレージ (Columnar Storage) と万能型データベース BigQuery を一緒に学んでみましょう。

投資講義ではありません。証券データを通じたデータ収集、分析、可視化を扱います。多様なデータフォーマットを扱い、様々なテキスト前処理技法を習得します。時系列データの可視化技法やスケールの表現方法、株価データを解釈するためのいくつかの技法を扱います。この講義は、データ分析を通じてインサイトを得る方法を学んでいく講座です。株価データを通じて学んだ内容を、時系列が活用される需要量、在庫量、販売量、トラフィック量などのデータの収集、分析、可視化に活用できるように構成されています。

データ分析のための中心的な能力である問題定義と仮説構築プロセスを学んでみましょう！

カフカの核心から内部メカニズムの深化レベルの内容まで、詳細な理論の説明とハンズオン実践＆amp;本番カフカアプリケーションの開発実践を通じて、カフカを始める人も一気に専門家レベルに到達できるように講義を構成しました。

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

データを扱う人なら必ず知っておくべき基本技術はSQLです。今回の講義では、SQLをデータ分析という観点から実習中心に学習していきます。実習はDuckDBを用いてGoogle Colabで行います。

デジタルマーケティングの基礎/入門講義です。データに基づいてデジタルマーケティングを設計する方法とさまざまな実務事例をカバーします。 14年間、デジタルマーケティング代理店から大企業のインハウスマーケティングまで、様々な分野のマーケティングを経験した話、教えてあげたい内容が盛り込まれました。デジタルマーケティング全般を理解したい方におすすめです。

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

Excel ではなく Python Pandas を使用すると、データ分析をより簡単かつ効果的に行うことができるという事実! 金融データ分析を通じて、Pandas ライブラリの基本的な機能と実務的な使用方法を学びます。

Pythonを活用して、あなただけの指標を作成し、便利に証券を分析できるようになるツールを作ってみましょう！

Googleアナリティクス初心者のための、具体的で実践的な講座です。断片的な機能の説明よりも、シナリオに基づいた分析を進めながら、GA4を活用した実質的な分析プロセスを学習できます。GA4の最新の修正事項に合わせて、継続的にアップデート中です！

イディヤはスターバックスの近くに出店するという説がありました。果たして、イディヤとスターバックスの店舗立地にはどれほどの違いがあるのでしょうか？ 2013年から2019年までの不動産価格の変動トレンドは、マンションの分譲価格にも反映されているのでしょうか？ 私たちの街にはどのような公園があるのでしょうか？公共データポータルのデータをどのように活用すればよいでしょうか？公共データを通じて様々な形式のデータを扱いながら、Pythonと各種データ分析ライブラリに慣れることを目標とします。

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