Pythonプログラミングのトレーニングコース

モジュール1：Pandasによるデータフレームの操作

• Pandas入門
  • 基本的なデータ構造：SeriesとDataFrame
• DataFrame上での操作
  • ​データの読み込み・保存（CSVやExcelなど）
  • 基本的な処理：選択・フィルタリング・インデックス操作
• データの編集
  • 列や行の追加・削除方法
  • DataFrame内の値の変更手法
• 集計処理とグループ化
  • GroupByによるデータ分類
  • 合計値・平均値などの算出方法
• DataFrame同士の結合処理
  • mergeやjoin、concatといった結合手法
• 欠損値の扱い方
  • 欠損データの特定方法
  • 欠損値補完の各種手法

モジュール2：プログラム実行速度の最適化

• 最適化処理入門
  • プログラミングにおける効率改善の重要性
• コードの最適化手法
  • 効率的なデータ構造の選定方法
  • 重複計算の回避策
  • ループ処理の最適化テクニック
• Pandas利用時の高速化手法
  • ベクトル化演算の実践方法
  • applyやlambda関数の使用を避ける方策
  • 大規模データセット向け運用手法
• 関数作成によるコード簡素化
  • 自作関数の生成と活用方法
  • コードのリファクタリング手法

モジュール3：NumPyライブラリの活用方法

• NumPy入門
  • ​ライブラリのインポート手順
  • 基本的なデータ構造：ndarrayについて
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• 配列処理手法
  • 配列の生成・変更作業 <／li>
  • ​インデックス指定や配列スライシング技術 <／li> <／ul> <／li>
  • 数学・統計関数の利用方法
    • 基本的な計算処理手法 <／li>
    • 集計や統計指標を得るための機能群 <／li> <／ul> <／li>
    • 線形代数学への応用手法
      • 行列乗算の実施手順 <／li>
      • 行列式や逆行列の算出方法 <／li> <／ul> <／li>
      • 多次元データセット処理法
        • 二次元・三次元以上の配列構造の利用方法 <／li>
        • 形状変更に伴う各種処理手法 <／li> <／ul> <／li>
        • 他ライブラリとの連携手法 <／li>

        モジュール4：Pythonを用いたExcelグラフ作成法

        • openpyxlおよびxlsxwriterの基礎知識 <／li>
        • Excel内でのグラフ作成手法
          • 折れ線グラフや棒グラフなどの基本形作成方法 <／li>
          • グラフ表示の体裁設定技術 <／li> <／ul> <／li>
          • PNG画像としてのグラフ出力法
            • matplotlibを活用した図表生成処理 <／li>
            • 成果物をPNG形式で保存する作業方法 <／li> <／ul> <／li>
            • 高度なExcelグラフの作成手法 <／li>
            • レポート自動化技術
              • 図表を含むレポート内容の自動生成手順 <／li>
              • Pandasとopenpyxl/xlsxwriter間の連携手法 <／li> <／ul> <／li>