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コース概要
第1日目:
基本的なPythonとデータ分析スキルの復習
NumPy入門
- NumPy配列の作成方法
- 行列操作における一般的な処理
- ufuncsの利用法
- NumPy配列におけるビューおよびブロードキャスト機能
- ループ使用を避けることによる性能向上のポイント
- cProfileを用いたコード最適化テクニック
Pandasでのデータ分析
- Pandasにおけるベクトル化処理の活用
- データ整理作業の進め方
- データのソートおよびフィルタリング手法
- 集計計算の実施方法
- 時系列データの解析技術
Matplotlibによる可視化処理
- Matplotlibを使ったグラフ作成方法
- Pandas環境内からのMatplotlib活用
- 質の高い図表を制作するためのコツ
- Jupyter Notebook上でデータを可視化する手法
- Pythonにおける他の代表的な可視化ライブラリ紹介
第2日目:
その他のデータ分析用Pythonライブラリ
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
講座まとめおよび今後の取り組みについて
要求
- 基本的なPythonおよびデータ分析スキル
対象者
- Python開発者
- データアナリスト
14 時間
お客様の声 (1)
トレーナーは参加者のペースに基づいて訓練を展開します
Farris Chua
コース - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
機械翻訳