[ASP]データ分析シリーズ3 ～Pythonライブラリの実践活用～
| 標準学習時間 | 5時間 | 提供元 | トレノケート | | 価格(税込) | 13,200円(税込) | 備考 | eラーニング | |
| 提供形態/付帯教材種別 | 
| 商品コード | DBX0039G |
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対象者情報
| 対象者 | ・Pythonのデータ分析に関わるライブラリを学習したい方
・scikit-learnなど機械学習に関わるライブラリを学習したい方
・データ分析試験の対策をしたい方
| | 前提条件 | □「データ分析シリーズ1 AI数学 ～文系でも理解できる!高校から始めるデータ分析、AIのための数学～｣ (DBX0037G) ･「データ分析シリーズ2 ～Pythonプログラミングの基礎と図形描画～｣ (DBX0038G) を受講済み、または同等の知識がある方
□データ分析に関わる数学の知識を身につけている方
□基本的なPythonプログラミングの知識を身につけている方
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学習内容の詳細
| コース概要 | NumPyの学習では配列の基本を学習し、その要素を取得、変更する方法を学習します。pandasではDataFrameの特徴を押さえながら、データの扱い方の基本を押さえます。
Matplotlibでは、基本的な2次元のグラフの描画方法を扱いデータを可視化させます。最後にscikit-learnを扱い、データマイニングやデータ解析の基本を理解します。
| | 学習目標 | ● NumPyの概要を理解し、さまざまな数列を生成することができる
● pandasの概要を理解し、DataFrameを使った基本的なデータ処理ができる
● Matplotlibを利用し、代表的なグラフの描画ができる
● scikit-learnによる基礎的な機械学習を理解できる
| | 学習内容 | 1. はじめに
- コース紹介と勉強のポイント
2. NumPy
- 配列の基本
- 様々な数列
- 配列の計算: ブロードキャスト
- 配列の連結と分割
3. pandas
- DataFrame1
- DataFrame2
- データセットの連結: concatとappend
- データセットの結合: mergeとjoin
4. Matplotlib
- 折れ線グラフ
- 様々なグラフ
- MATLAB形式の表記法
- 3次元プロット
5. scikit-learn
- 前処理
- 分類
- 回帰
6. 実践活用
- 商品の注文データを分析する
- 売上データを分析する: デモンストレーション |
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ご注意・ご連絡事項
・受講期間はID発行より3ヶ月です。 | ・本製品はASPサービスで提供するため、インターネットに接続できる環境が必要です。
・ソフトウェアのバージョンは変更される可能性があります。
| ・本製品の演習は、Google Colabを使用します。 |
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