～ データ分析の基礎とプロセス、Pythonの基礎とプログラミング、Pythonを使ったデータ分析の実践方法 ～
・Pythonを用いてデータを分析し実務で活用するための講座
・データ分析のプロセスから、Pythonでの実践的なデータ分析の手法までを修得し、データを使った業務に役立てよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
Pythonによるデータサイエンスの基礎とデータ分析の実践 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ビジネスの現場では経験や勘ではなく、データに基づいた判断が求められることがあります。このような状況に置かれたとき、データをどのように分析して業務に役立てたらよいか、その手順と方法を知っていれば困ることはないでしょう。近年は、機械学習を含めデータ分析用のツールやサービスが多く提供されていますが、それらツールを利用するためのデータの準備に関しては、まだ人の作業に頼る部分が多いのが実状です。本講座では、最初にデータ分析の全体の流れを説明します。次に、Pythonと実データを用いてデータの特徴把握、品質検査、クリーニングといったデータの準備に関する手法を紹介します。そして最後に、準備したデータを用いて予測モデルの作成を行います。データ分析のプロセスとPythonによる分析手法を知ることで、実務でデータを活用するための基礎を学ぶことができます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・データ分析に必要な基礎知識を習得したい方 ・プログラミング経験はあるが、Pythonを使ったことのない方 |
| 予備知識 | ・統計の基礎知識があると理解しやすい |
| 修得知識 |
・データ分析のプロセスと実践のポイント ・Pythonによる可視化・分析プログラミングの基礎 |
| プログラム |
１．データ分析の概要 （１）．データ分析の目的 （２）．データ活用サイクル （３）．データ分析に必要な要素
２．データ分析のプロセス （１）．ビジネス理解 （２）．データ理解 （３）．データ準備 （４）．モデル作成 （５）．評価 （６）．展開
３．Pythonの基礎 （１）．Pythonの概要 （２）．Pythonの基礎 ａ．基本事項 ｂ．データと演算 ｃ．条件分岐と繰り返し （３）．可視化・分析プログラミング ａ．Matplotlibを使ったグラフ作成 ｂ．Pandasを使ったデータ処理
４．Pythonによるデータ分析の実践 ～予測モデルの作成～ （１）． 分析環境 ａ．環境の準備 ｂ．Google Colabの使い方 （２）．データ理解の手法 ａ．データの項目の確認 ｂ．データの特徴把握 ｃ．データの品質検査 （３）．データ準備の手法 ａ．データの選択 ｂ．クリーニング ｃ．データの構築 ｄ．データの統合 ｅ．フォーマット変換 （４）．モデル作成の手法 ａ．機械学習ライブラリーの概要 ｂ．scikit-learnを使った回帰分析 |
| キーワード | データ分析 Python Matplotlib Pandas Google Colab 機械学習 scikit-learn |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、データ解析、ITサービス、OS・言語 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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