【公開講座】Pythonによるデータ分析入門

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

コース概要

近年、データ分析においてPythonはデ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。

主催団体

本コースは、トレノケート株式会社が主催しております。

学習内容

1. Pythonの基本構文(振り返り) - プログラムの構造 - データ型 - 制御構文 - 関数 - オブジェクト 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 - (参考)データ分析で使用される他のツール 3. データ分析環境 - ライブラリとは - 外部ライブラリ利用の注意点 - 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 - (参考)その他のデータ分析環境 4. Jupyter Notebook - Jupyter Notebookとは - Jupyter Notebookの起動 - Notebookの新規作成 - セルの操作 - (参考)Markdown記法 5. Numpy - Numpyとは - Numpyの利用 - 配列 - 基本統計量の取得 - 様々な数列の生成 - (参考)その他の操作 6. pandas - pandasとは - pandasの利用 - Series - DataFrame - ファイルの入出力 - matplotlibとは - matplotlibの利用 - 折れ線グラフ - 散布図 - ヒストグラム - 箱ひげ図 - 円グラフ - 棒グラフ - (参考)seaborn 8. 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 9. データの前処理 - データの前処理とは - データの結合 - 欠損値・異常値・重複値の対処 - カテゴリ変数の数値化(エンコーディング) - スケーリング - 訓練データと検証データの分割 - (参考)次元削減

ソフトウェア/ハードウェア

・Python3.5以降

留意事項・備考

・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。【本コースはオンライン対応です】会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。 ★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

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【事前に必ずご確認の上お申込みください】
＊事前のお席の確保などのご対応致しかねます。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。