グラフは描けるものの、データを説明することができなかったのであれば、 この講義はデータを「読み解き、説明する能力」を養う過程です。 PART3では、探索的データ分析（EDA）を実際の事例中心に行います。 ✔ データ分布の確認 ✔ 変数間の関係分析 ✔ 外れ値の探索および視覚化の解釈 TitanicとIrisデータセットで分析構造を身につけ、 TMDB 5000映画データを活用したプロジェクトを通じて、 データの整理 → 分析テーマの設定 → 視覚化の解釈まで、 分析プロセス全体を直接体験することになります。 この講義を終える頃には、 データを読み解き、説明できる分析能力が身につきます。

Pythonの文法は勉強したけれど、いざデータを扱おうとすると途方に暮れていませんか？ NumPyやPandasを学ぶべきだとは分かっていても、どこからどう繋げればいいのか悩んでいたなら、このPART2がその答えになります。 全50講のデータ分析カリキュラムのうち、PART2では実際にデータを読み込み、精製・加工しながら統計的に解釈するプロセスを段階的に経験します。単にライブラリや文法を学ぶだけでなく、どのような状況でどのツールを選択すべきかという基準を確立します。 Pythonコードがわかるレベルから、これからデータを扱うレベルへと移行する転換点が、まさにこのPART2です。