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学習時間 10時間
難易度 初級
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価格 ¥1,980
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Pythonでクラウドファンディングのデータ分析をしてみよう

Pythonデータ分析の一連の流れ(データの取り込み、データクレンジング、集計、グラフ化、考察)を習得する。

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最終更新 2023/10
モヤっとデータサイエンティスト

学習内容

本教材では、Pythonによる基本的なデータ分析手順を学びます。

  1. ブラウザ上でPythonを実行する環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。
  2. データ分析の最初のステップであるデータの取り込みと、データクレンジングを学びます。
  3. データ集計方法や、整形方法、グラフ化方法などの、データ把握手法を学びます。
  4. データの考察ステップを学びます。

本教材を学ぶことによって身につくスキル

実際のデータを使って数値を可視化するスキルや、データ考察手法を身につけることが可能です。

本教材をおすすめしたい方

以下のような方に本教材をおすすめします。

  • Excelによるグラフ化やデータ分析の経験はあり、さらにPythonでデータ分析してみたい方
  • Pythonの基礎知識は習得済で、さらにデータ分析に活用してみたい方
  • 分析に興味はあるが、何から始めたらよいか分からない方
  • 機械学習やディープラーニングを勉強する前に、まずはPythonでビックデータの取り扱いに慣れたい方

受講するための必要なスキル

Pythonの基礎知識が必要です。Pythonを一度も触ったことがない方は、 まずは書籍等で基礎の学習からはじめることをオススメします。

本教材で学ばないこと

本教材は、データ分析のおおまかな流れ(データ取り込みから可視化まで)を把握することをメインの目的としています。統計学の基礎知識に関してはあまり触れていません。 また、機械学習手法(ランダムフォレストやSVR、ディープラーニングなど)は学習対象の範囲外です。

本教材で質問対応可能なOSや環境

  • Mac OS
  • Windows OS

本教材の対応バージョン

  • Python3系

Python2には対応していません。学習する場合、Python3のバージョンで進めることをおすすめします。

本教材を執筆した想い

昨今、データをより自由に入手し、活用できる時代になってきています。例えば、ECサイトやゲームアプリの顧客データの分析は、サービス改善の有効な施策につながります。また、開発現場だけではなく、あらゆるビジネスでデータが活用され始めています。「このような時代の流れに適応できるように参考にしていただきたい」という想いを込めて教材を作成しました。

カリキュラム

Section 0 はじめに
Section 1 分析の元となるデータを取り込んでみよう
Section 2 データをきれいにしよう(データクレンジング)
  • 2-1 データクレンジングの重要性
  • 2-2 データクレンジング その1(カラム名変更、カラム削除、欠損データ処理)
  • 2-3 データクレンジング その2(不要データの削除)
  • 2-4 データクレンジング その3(不適切データの変換)
  • 2-5 データクレンジング その4(数値データのデータクレンジング、外れ値の検討)

講師のプロフィール

教材のレビュー

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5件の評価
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kinnkinn 3ヶ月以上前
初学者の私にとっては丁寧な内容でサクサクとなぞって進めることができました。まったくの初学者なのでコンペって何?とか今更に理解しましたwとても良い教材です!Udemyでウマたん講座やったんですが先にこちらの講座をやればよかったなぁと思いました。「データサイエンスやPython初心者でも大丈夫」的なの。クラファンでPythonという切り口が良かったです
astray 6ヶ月以上前
私は現在大学生で,1か月ほど前からPythonを学び始めました.以前からPythonを使ってデータ分析をしたいと思っていたのですが,実際に手を動かして学ぶことのできる教材が中々見つからず困っていたところ,こちらの教材に出会いました. 本教材ではPythonを用いたデータ分析の流れを,非常にわかりやすく一貫して学ぶことが出来ると感じました.初心者の自分でも,最後までつまづくことなく学習を進めることが もっと見る
大賀修一 1年以上前
分析の流れを一通り学べるのですごくいい教材です