石川県IT総合人材育成センター

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。

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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

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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
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