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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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