講座情報
Pythonによるデータ分析入門【30410】
- 2019年12月4日(水)
- 1日間
近年、Pythonはデータサイエンティストの中で、標準的なデータ分析の手段として活用されています。本コースでは、Pythonを使ったデータ分析の基礎を学習します。「Pandas」「matplotlib」「scikit-learn」といったライブラリを使ってデータを分析するための知識を演習を通して身につけます。今後、Pythonを使って機械学習によるデータ活用を目指す方にとっての入門コースです。
※研修日程・講座内容は、変更する場合があります。
対象者
これからPythonを使ったデータ分析を始めたい方、またはPythonの代表的なデータ分析ライブラリの特徴を知りたい方
前提知識
Pythonで変数、配列（リスト）、制御構文（条件分岐、繰り返し）を実装できること。
到達目標
１．Pythonにおけるデータ分析の特徴を説明でき、代表的な開発環境である「Jupyter Notebook」の基本操作ができる。
２．「Pandas」ライブラリの特徴と使い方を説明でき、それらのライブラリを使って基本的なデータ処理ができる。
３．「matplotlib」ライブラリの特徴と使い方を説明でき、「matplotlib」ライブラリを使って基本的なデータの可視化ができる。
４．「scikit-learn」ライブラリの特徴および、各機械学習の手法に共通的な使い方の流れの説明ができる。
講座内容
第1章 Pythonとデータ分析
1.1データ分析でできること
1.2データ分析のプロセス
1.3「Python×データ分析」の特徴
1.4「Python×データ分析」に必要なスキル
1.5「Python×データ分析」に必要な環境
1.6「Python×データ分析」の基本操作
第2章 データの加工と集計～Pandasライブラリ～
2.1データを分析するまでの流れ
2.2Pandasライブラリとは
2.3データフレームの扱い
2.4データの集計
2.5データの加工
第3章 データの要約とグラフ化～Matplotlibライブラリ～
3.1データの要約とは
3.2数値で要約する～基本統計量の算出～
3.3図で要約する～グラフ化～
3.4Pythonにおけるグラフ化～Matplotlibライブラリ～
3.5量や比率を比較するグラフ～棒グラフ、帯グラフ、折れ線グラフ～
3.6関係性（相関）を見るグラフ～散布図～
第4章 機械学習の超入門～scikit-learnライブラリ～
4.1データ分析における機械学習の位置づけ
4.2機械学習でできること
4.3Pythonにおける機械学習～scikit-learnライブラリ～
4.4Pythonによる教師あり学習
4.5Pythonによる教師なし学習
| 日程 | 2019年12月4日(水) |
|---|---|
| 期間 | 1日間 |
| 時間 | 09:00～17:00 |
| 会場 | 当社研修室 |
| 受講料 | 42,000円（税別） |
| 注意事項 | |
| 講座パンフレット | パンフレットを開く |
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