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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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