基礎
データの読み込みと可視化を学ぼう プロ
Python でデータ分析を行う際に共通して使う pandas と Matplotlib の基礎を学びます。以降のすべてのプロジェクトの土台となる内容です。
- pandas入門
- Matplotlib入門
データ活用
ファイル操作で業務を自動化しよう プロ
ディレクトリを作成し、必要なファイルをディレクトリに移動させて圧縮する一連の操作を自動化する方法を学びます。
- ファイル操作
- ZIP圧縮
- 業務自動化
スクレイピングでデータを収集しよう プロ
データ収集を効率的に行うためのスクレイピングなどの基礎知識を学びます。
- スクレイピング
- requests
- Beautiful Soup
データ分析
折れ線グラフで推移を可視化しよう プロ
CSVファイルからデータを抽出し、1つのグラフに複数の線グラフを描画する方法を学びます。視覚的に比較しやすいグラフを作れるようになりましょう。
- 折れ線グラフ
- 売上の可視化
条件抽出とヒストグラムでデータを分析しよう プロ
性別や年齢など、特定の条件を満たすデータを抽出し、棒グラフで描画する方法を学びます。
- 条件抽出
- ヒストグラム
- NumPy
データを結合して散布図で相関を調べよう プロ
既存のデータを元に新しいデータを追加したり、複数のCSVファイルを結合したりして、必要なデータをまとめる方法を学びます。
- データ結合
- 散布図
- 相関
データを集計して棒グラフで表そう プロ
売上データを月ごとに集計し、棒グラフを並べて描画する方法を学びます。データを並べて比較できるようになりましょう。
- グループ集計
- 棒グラフ
欠損値や重複を処理してデータを整えよう プロ
整っていないデータを加工して、売上を比較する方法を学びます。不揃いなデータでも扱えるようになりましょう。
- 欠損値処理
- 重複除去
統計でデータの特徴と関係性を捉えよう プロ
Pythonを使ってデータの性質やデータ同士の関係性を説明する方法を学びます。
- 記述統計
- 相関係数
- クロス集計
学習内容をみる (16演習)
- データの中心的な値を求めよう プロ
- ヒストグラムで分布を可視化しよう プロ
- 分布のばらつきを表す値を求めよう プロ
- 箱ひげ図で分布を可視化しよう プロ
- 記述統計量をまとめて調べよう プロ
- 購買金額データの特徴を説明しよう プロ
- 2つの変数の相関関係を調べよう プロ
- 2つの変数の相関係数を求めよう プロ
- クロス集計表を作ろう プロ
- 多重クロス集計表を作ろう プロ
- 顧客満足度調査のデータを分析しよう プロ
- データをグループ分けして比較しよう プロ
- 複数の要素でグループ分けして各要素を比較しよう プロ
- 実際の数値を割合に変えて比較しよう プロ
- 製品の品質検査データを分析しよう プロ
- コールセンターの応対品質データを分析しよう プロ
機械学習
機械学習の基礎を学ぼう プロ
機械学習モデルを開発するために必要な基礎知識を学びます。
- 機械学習
- scikit-learn
- モデル評価
学習内容をみる (19演習)
- はじめての機械学習 プロ
- 学習に不要な項目を削除しよう プロ
- 欠損値の数を調べて処理しよう プロ
- カテゴリ変数を変換しよう プロ
- はじめての scikit-learn プロ
- 学習に必要なデータを分割しよう プロ
- 購買データから学習に必要なデータを用意しよう プロ
- 線形回帰を使ってモデルに学習させよう プロ
- モデルの性能を評価しよう プロ
- 決定係数によるモデルの評価をしよう プロ
- MSE によるモデルの評価をしよう プロ
- 散布図を使ってモデルを評価しよう プロ
- 購買データから購入価格を予測するモデルを作ろう プロ
- ロジスティック回帰を使ってモデルに学習させよう プロ
- 精度によるモデルの評価をしよう プロ
- 混同行列によるモデルの評価をしよう プロ
- 適合率・再現率・F 値によるモデルの評価をしよう プロ
- 顧客管理データから成約を予測するモデルを作ろう プロ
- 会員データから解約を予測するモデルを作ろう プロ
よくある質問
- Pythonの基礎を学んでいなくても受講できますか?
- 本コースはPythonの基本文法(変数、リスト、関数など)を理解していることを前提としています。はじめての方は、先にPythonの基礎コースを受講することをおすすめします。
- 数学や統計の知識は必要ですか?
- 高度な数学知識は必要ありません。統計指標や機械学習モデルの仕組みは、図解を交えて直感的に理解できるように解説しています。
- このコースを修了すると何ができるようになりますか?
- pandasやMatplotlibを使ったデータの加工・可視化、記述統計や相関分析、scikit-learnによる機械学習モデルの構築・評価、Webスクレイピングによるデータ収集、ファイル操作の自動化など、実務で役立つPythonスキルが身につきます。
- どんな分野の仕事に役立ちますか?
- データ分析やマーケティング、機械学習エンジニア、業務効率化など、データを扱うあらゆる業務に役立ちます。