データ分析のためのPythonライブラリ
- 講座レベル2
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- ITスキル標準（ITSS）
- ITSS+
講座情報
＜ 講座概要 ＞
業界を問わずさまざまなビジネス場面において、データ分析は重要になってきています。
Pythonによるデータ分析を行うために、必須となるライブラリの知識を習得します。
また、実践的な演習をハンズオンで実施し、Pythonにおけるデータの前処理、グラフ化を習得していただきます。
＜ 講座内容 ＞
1章 データ分析のためのPython基礎
1-1. 実行環境
1-2. Jupyter Notebook
1-3. Pythonライブラリ基礎
2章 NumPy
2-1. NumPy概要
2-2. 1次元配列の生成／操作
2-3. 多次元配列の生成／操作
2-4. 配列の初期化／構造変換
2-5. 配列の演算
2-6. ファイル入出力
3章 Pandas
3-1. Pandas概要
3-2. Series、Dataframe 生成／更新
3-3. Dataframe 確認／操作
3-4. ファイル入出力／その他 操作
4章 Matplotlib
4-1. Matplotlib概要
4-2. グラフ作成の基礎
4-3. 折れ線グラフ棒グラフ
4-4. 棒グラフ円グラフ
4-5. 円グラフヒストグラム
4-6. ヒストグラム散布図
4-7. 散布図Dataframeを利用したグラフ作成
4-8. Dataframe、seabornを利用したグラフ作成
章末演習
2章、3章、4章
業界を問わずさまざまなビジネス場面において、データ分析は重要になってきています。
Pythonによるデータ分析を行うために、必須となるライブラリの知識を習得します。
また、実践的な演習をハンズオンで実施し、Pythonにおけるデータの前処理、グラフ化を習得していただきます。
＜ 講座内容 ＞
1章 データ分析のためのPython基礎
1-1. 実行環境
1-2. Jupyter Notebook
1-3. Pythonライブラリ基礎
2章 NumPy
2-1. NumPy概要
2-2. 1次元配列の生成／操作
2-3. 多次元配列の生成／操作
2-4. 配列の初期化／構造変換
2-5. 配列の演算
2-6. ファイル入出力
3章 Pandas
3-1. Pandas概要
3-2. Series、Dataframe 生成／更新
3-3. Dataframe 確認／操作
3-4. ファイル入出力／その他 操作
4章 Matplotlib
4-1. Matplotlib概要
4-2. グラフ作成の基礎
4-3. 折れ線グラフ棒グラフ
4-4. 棒グラフ円グラフ
4-5. 円グラフヒストグラム
4-6. ヒストグラム散布図
4-7. 散布図Dataframeを利用したグラフ作成
4-8. Dataframe、seabornを利用したグラフ作成
章末演習
2章、3章、4章
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 6時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
・ビジネスのさまざまな場面でデータ分析をすることに関心がある方
・さまざまなアンケート調査などで、その結果を統計的に分析する必要がある方
・ソーシャルメディアなどに投稿されるテキストデータを使った処理に関心がある方
・エンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャーとしての技術の幅を広げたい方
学習できるデジタルスキル・知識
データ分析のためのPythonライブラリの習得
必要となる前提知識
Pythonプログラミング基礎レベル
