コース概要

データ分析ツールの概要

  • Python、R、Power Query、および Power BI の概要
  • 業界横断的なデータ分析の応用
  • ツールと環境のセットアップ

データクリーニングと準備

  • Python ライブラリ(Pandas)を使用したデータクリーニング
  • Power Query を使用したデータクリーニングと変換
  • 欠損値や不整合の処理

R を使用した統計的分析

  • R での基本的な統計関数とデータ操作
  • 探索的データ分析
  • 統計モデルの構築と解釈

データ統合と変換

  • Power Query を使用した複数ソースからのデータ結合
  • Python と R のワークフローを Power BI に統合する
  • データの一貫性と品質の確保

Power BI を使用したデータ可視化

  • 動的なダッシュボードと可視化の作成
  • Power BI を使用してトレンドや洞察を特定する
  • レポートの共有と公開

アプリケーションと業界ケーススタディ

  • 実世界でのデータ分析のケーススタディ
  • 一般的な業界シナリオ向けワークフローの開発
  • 学習をまとめた手動プロジェクト

要約と次のステップ

要求

  • 統計学の基本的な理解
  • スプレッドシートとデータ入力に親しみがあること
  • プログラミング経験は不要

対象者

  • ビジネスアナリスト
  • データ専門家
  • プロジェクトマネージャー
  • 事務スタッフ
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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