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コース概要
データ分析ツール入門
- Python、R、Power Query、Power BIの概要説明
- 各業界におけるデータ分析の実用例
- 利用環境およびツールの設定方法
データのクリーニングと準備
- PandasなどのPythonライブラリを使ったデータ整頓法
- Power Queryを用いたデータ修正や変換手順
- 欠損値処理および不整合の解消方法
Rによる統計解析手法
- Rにおける基本的な統計計算やデータ操作手法
- 探索的データ分析の実践例
- 統計モデル構築とその解釈法
データの統合・変換処理
- Power Queryによる複数ソースからの情報統合手順
- PythonおよびRプロセスとPower BIの連携方法
- データ品質および整合性確保手法
Power BIを用いた可視化技術
- 動的なダッシュボードおよび各種チャート作成法
- トレンド発見や洞察抽出におけるPower BI活用術
- 完成したレポートの共有・公開手順
実用事例と業界別応用例
- 現場でのデータ分析運用事例紹介
- 各産業分野向けワークフロー構築法
- 習得内容を統合的に活かす実践課題例
総括および今後の学習指針
要求
- 統計学に関する基礎的な知識があること
- 表計算ソフトやデータ入力の経験があれば尚可
- プログラミング経験は必須ではありません
対象者
- ビジネスアナリスト
- データ関連職務従事者
- プロジェクトマネージャー
- 事務職員
21 時間
お客様の声 (2)
Power BIでの関係性の活用方法と、カラムと測定の違い
LEUNG Chun Hei - HAESL
コース - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
機械翻訳
トレーニング方法。
Ineshia Bilankulu - National Transmission Company South Africa
コース - Power BI: Basics to Advanced
機械翻訳