Python、Pandas、およびNumPyを使用したデータ分析のトレーニングコース
Pythonは、そのシンプルさと読みやすさで知られる多用途のプログラミング言語です。Pandasは、構造化(表形式、多次元、潜在的に異質)、時系列データを扱うためのデータ構造を提供するPythonパッケージです。NumPyは配列操作を通じて数値計算を基本サポートします。これらが組み合わさることで、効率的なデータ処理と分析の堅牢なエコシステムが形成されます。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのPython開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります:
- Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
- PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
- 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
- 集約操作を行い、時系列データを分析する。
- Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
- データ分析コードのデバッグと最適化を行う。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイゼーションオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
コース概要
Day 1:
基本的なPythonとデータ分析スキルの復習
NumPyの概要
- NumPy配列の作成
- 行列操作の基礎
- ufuncsの使用
- NumPy配列のビューとブロードキャスト
- ループを避けてパフォーマンスを最適化する
- cProfileを使用してパフォーマンスを最適化する
Pandasでのデータ分析
- pandasでのベクトル化されたデータの使用
- データ整形
- データのソートとフィルタリング
- 集約操作
- 時系列データの分析
Matplotlibを使用したデータ可視化
- Matplotlibでグラフを作成する
- pandasからMatplotlibを使用する
- 高品質なグラフを作成する
- Jupyter Notebookでのデータの可視化
- Pythonの他の可視化ライブラリ
Day 2:
その他のPythonライブラリの概要
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
まとめと次回のステップ
要求
- 基本的なPythonとデータ分析スキル
対象者
- Python開発者
- データアナリスト
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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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
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関連コース
ArcGIS for Spatial Analysis
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、フィールド生態学者や保護管理者がArcGISで空間データプロジェクトを作成することを目指している方々を対象としています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:
- 視覚化として空間データを出力する。
- 実際のデータで地理統計を行う。
- ArcGISを使用して空間データ分析、データ処理、およびマッピングを実装する。
- ArcGISでのプロジェクトのための空間データを分析する。
ArcGIS 内の ArcMap
14 時間この講師主導の実践トレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの環境科学者や考古学者向けで、ArcGIS 内の ArcMap を使用して地理情報を収集、整理、管理、分析する方法を学びたい方々に適しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- ArcMap と ArcGIS の基本を理解する。
- 社会要素や考古学的要素に関する地理情報を収集、整理、管理、分析する。
- 影響評価のための空間クエリを実行する。
ArcGISの基礎から応用まで
35 時間この講師主導型のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、初心者から上級者までのGIS専門家やアナリストを対象としており、ArcGISを使用してデータ可視化、空間分析、地理空間プロジェクト管理を行う方法を学ぶことを目的としています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 地理空間データ管理に必要なArcGISツールの操作と利用。
- レイヤーと属性を使用して地図を作成しカスタマイズする。
- 高度な空間分析とジオプロセッシングタスクを実行する。
- ModelBuilderとPythonを使用してワークフローを自動化する。
ArcGIS Enterprise の技術サポート
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、初心者レベルの IT サポート担当者が ArcGIS Enterprise を強力にサポートし、発生した問題を効果的に解決することを目指しています。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- ArcGIS Enterprise のアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
- ArcGIS Enterprise をインストール、構成、管理する方法を学ぶ。
- 常見の問題をトラブルシューティングし解決するスキルを身につける。
- ArcGIS Enterprise 環境の監視と維持に関する専門知識を開発する。
- バックアップ、復旧、パフォーマンス最適化の手法を習得する。
ArcGISの基礎
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、ArcGISの基本概念とツールを学びたい入門レベルの専門家向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です:
- GISと空間データの基本概念を理解する。
- ArcGISインターフェースを使用する。
- 空間データを作成および管理する。
- 基本的な空間分析を行う。
- 地図と可視化を作成する。
ArcGIS Pro による空間解析
14 時間このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 最新バージョンの ArcGIS Pro を使用して GIS の概念と空間データタイプを理解する。
- ユーザーインターフェースを調査し、その用途を評価する。
- ArcGIS* Pro とオンラインコンテンツの利用方法を探る。
- 独自のデータを管理、操作、分析する。
- 意味のある創造的な方法でデータを表示し、共有する。
注意: 最新バージョンの ArcGIS Pro を使用します。
ArcGIS Professional Plus: 高度な GIS データ管理と分析
14 時間ArcGIS Professional Plus は、ArcGIS Pro の高度版であり、地理空間データの分析、3D モデリング、自動化、およびエンタープライズ コラボレーションに向けた拡張機能を提供します。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級 GIS プロフェッショナルを対象としており、ArcGIS Professional Plus のツールを使用して空間データ分析、自動化、および共有のスキルを深めることを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- ArcGIS Pro Plus のツールを使用してデータの可視化と分析を行う。
- 高度なシンボロジーとジオプロセッシング技術を使用して 2D および 3D マップを作成する。
- ModelBuilder と Python スクリプトを使用してワークフローを自動化する。
- ArcGIS を外部データサービスやエンタープライズ システムと統合する。
コースの形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- たくさんの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースのカスタマイズ オプション
- このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、ご連絡ください。
高度の ArcGIS Pro による空間分析
35 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、高度な GIS プロフェッショナル向けであり、ArcGIS Pro を使用して空間分析能力を向上させ、包括的な地統計解析を行い、先進的3Dモデリング技術を適用して実世界シナリオでの意思決定と問題解決の効果性を高めることを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- ArcGIS Pro を使用した高度な空間分析技術を開発する。
- Python スクリプティングを使用して自動化と複雑なデータ処理を行う。
- 実世界シナリオでの問題解決に空間モデリングを適用する。
- 高度なデータ解釈のための地統計解析を行う。
- 外部データソースを統合し、3D 空間データ分析を利用する。
Pythonスクリプトを使用したArcGIS
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(日本オンラインまたはオンサイト)は、GISプロセス内の反復的なタスクを自動化したいGISアナリスト向けです。
本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- PythonとArcGISツールを使用してGISアプリケーションを構築します。
- Pythonを使用してArcGISパッケージのArcPyで開発します。
- Pythonのオブジェクトクラスを使用して地図自動化のためのArcGISモジュールを適用します。
高度地理情報システム(GIS)
21 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、空間解析、データ管理、GISアプリケーションに関する知識を深めたい中級者向け地図学者を対象としています。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 高度な空間解析技術を用いて複雑な地理的問題を解決します。
- 大規模な空間データベースを管理し、データ品質の制御を行います。
- さまざまなアプリケーション向けに動的なインタラクティブマップとビジュアライゼーションを作成します。
- プログラミングと自動化を使用してGISワークフローを合理化します。
Google Maps API for Developers
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)では、Google Maps を使用してウェブサイトやウェブアプリケーションに地理的位置機能を追加したい開発者向けです。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- 新規または既存のウェブサイトやウェブアプリケーションに地図を埋め込む。
- 現在位置と同期するライブデータを表示する。
- Google Maps を含むマッシュアップを作成する。
- 良い CSS および JavaScript のコーディングプラクティスを適用する。
- アプリケーション用のカスタム地図を作成する。
Python for Geographic Information System (GIS)
21 時間地理情報システム(GIS)は、空間または地理データをキャプチャ、保管、操作、分析、管理、および提示するために設計されたシステムです。GISという略語は、しばしば地理情報科学(GIScience)を指すために使用され、地理情報システムを研究する学問分野であり、より広い地学情報学の分野内の大きなドメインです。
Python が GIS での使用が増えたのは、2000年にリリースされた Python 2.0 シリーズに含まれる新しいプログラミング機能により、言語が大幅に使いやすくなったことが主な理由です。それ以来、Python は Esri の製品のような商用 GISだけでなく、QGIS と GRASS のようなオープンソースプラットフォームでも利用されています。実際、Python は現在、GIS ユーザーとプログラマーの間で最も広く使用されている言語です。
このプログラムでは、geopandas, pysal, bokeh, osmnx などの高度なライブラリを使用して独自の GIS 機能を実装する方法をカバーします。また、ArcGIS API と QGIS ツールボックスに関する入門モジュールも含まれています。
Python for ArcGIS and QGIS for Earth Sciences and Engineering Professionals
35 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、Python を使用して ArcGIS および QGIS 環境でのジオ空間分析を行う初心者の地球科学者やエンジニア向けです。
このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります:
- ジオ空間タスクを効率的に実行するための Python の文法と制御構造を学ぶ。
- Pandas、Numpy、Matplotlib を使用して GIS でのデータ分析と可視化を行う。
- Geopandas、Arcpy、PyQGIS ライブラリを使用してベクトルデータを操作および分析する。
- Python スクリプトを使用して ArcGIS と QGIS のジオ空間プロセスとワークフローを自動化する。
- タスクの効率化のために ArcGIS および QGIS 用のカスタム Python ベースのジオ処理ツールを開発する。
QGIS for Geographic Information System
21 時間地理情報システム(GIS)は、空間的または地理的情報をキャプチャ、保存、操作、分析、管理し、表示するためのシステムです。GISという略語は、しばしば地理情報科学(GIScience)を指して使用され、地理情報システムを研究する学問分野を意味します。これは、より広い学問分野である地球空間情報学の中で大きな領域を占めています。
QGISは、地理情報システム(GIS)ソフトウェアとして機能し、ユーザーが空間情報を分析および編集し、グラフィカルな地図を作成およびエクスポートすることを可能にします。QGISはラスターとベクターのレイヤーをサポートしており、ベクターデータはポイント、ライン、またはポリゴンとして保存されます。複数の形式のラスターアイメージがサポートされており、ソフトウェアは画像の地理参照を行うことができます。要するに、QGISはユーザーにWindows、Mac、Linux、BSD上で地理空間情報を作成、編集、視覚化、分析、公開する機能を提供します。
このプログラムは、最初の段階で一般的な使用向けのQGISインターフェースを紹介し、2番目の段階ではPyQGIS - QGISのPythonライブラリを紹介します。PyQGISを使用すると、GIS機能をPythonコードやPythonアプリケーションに統合し、特定のGIS機能を中心に独自のPythonプラグインを作成することができます。