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Pythonによるデータ分析入門

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    新規コース(過去6ヶ月)
期間  2日間 時間  9:30~17:00
価格(税込)  104,500円(税込) 主催  トレノケート
コース種別  集合研修  
形式  講義+実機演習 コースコード  PRC0122G

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日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2021年10月7日(木) ~ 2021年10月8日(金)

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  空席あり

2021年12月7日(火) ~ 2021年12月8日(水)

オンラインLive

  空席あり

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※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
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対象者情報

対象者
・Pythonを用いてデータ分析を行いたい方
・Pythonを用いて機械学習を行いたい方
前提条件
□「Pythonプログラミング1 基本文法編(PRC0103G)」を受講しているか、同等の知識を持つ
□「Pythonプログラミング2 オブジェクト指向編(PRC0104G)」を受講しているか、同等の知識を持つことが望ましい

学習内容の詳細

コース概要
近年、データ分析においてPythonはデフファクトスタンダードな存在になっています。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。データ分析でよく使用される「Numpy」、「Pandas」、「matplotlib」というライブラリについて、基本的な役割と使い方を紹介します。また、演習を通してこれらのライブラリを使用したデータを分析の基礎知識を習得します。
学習目標
● Pythonでデータ分析を行う環境を構築できる。
● Jupyter Notebookの基本操作ができる。
● pandasの特徴を理解し、基本的なデータ処理ができる。
● matplotlibの特徴を理解し、基本的なデータの可視化ができる。
● scikit-learnを用いて線形回帰分析を行うことができる。
学習内容
1. Python基本構文(振り返り)
  - 変数
  - 制御構文
  - 関数
  - クラスとインスタンス

2.  データ分析概要
  - データ分析を取り巻く環境
  - データサイエンティストとは
  - データ分析のプロセス
  - データ分析とPython
 
3. ライブラリの利用
  - ライブラリとは
  - 仮想環境の利用
  - 外部ライブラリのインストール
  - 代表的なデータ分析用ライブラリ
  - ライブラリの利用

4. データ分析で使用するライブラリ
  - Jupyter Notebook
  - Numpy
  - pandas
  - matplotlib
  - (参考)seaborn

5. 回帰分析
  - 回帰分析とは
  - 線形回帰
  - scikit-learnを用いた線形回帰分析

6. (参考) データの前処理
  - データの前処理とは
  - 欠損値の処理
  - 重複値の除去
  - 次元削減
  - 訓練データと検証データの分割

実習/演習内容詳細

ソフトウェア
ハードウェア
・Python3.5以降

ご注意・ご連絡事項

・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。
・環境構築に使用したファイルや演習ファイルをお持ち帰りいただくことができます。
ご希望の方は、ご受講の際にUSBフラッシュメモリやポータブルHDなどをお持ちください。
・学習内容は予告なく変更される可能性があります。

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