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コース概要

導入説明

データサイエンスの基礎理論と実践

  • Plotlyとは?Dashとは?
  • Pandasライブラリに関する解説
  • Numpyライブラリの基本知識

Plotlyの基本概念

  • 各種グラフ生成手法と活用法
  • ヒートマップ作成方法について

開発環境の準備手順

  • Plotly導入および設定手続きの解説
  • Dashセットアップ作業における重要ポイント

Dashコア機能群と活用テクニック

  • ドロップダウンメニューやスライダー要素の実装方法
  • CSV、XLS形式ファイルおよび画像データを取り扱う仕組み
  • Dashレイアウト機能の基本コンセプトと活用事例
  • Plotlyグラフからダッシュボードへ変換する作業手順
  • コールバック機能の導入・操作方法について
  • インプット/アウトプット情報間の連携処理の仕組み

実用的なダッシュボード構築術

  • API経由でのデータ取得手順と応用方法
  • ビットコイン取引分析専用ダッシュボードの開発手法
  • Dashコンポーネント間の連携強化策と実現例
  • Alpha Vantage API導入による情報収集術
  • データクレンジング処理手順の実践的応用
  • コールバック制御の最適なアプローチ方針
  • 動的なグラフ更新手法と技術的側面
  • ダッシュボード構成要素の動的修正方法について

公開展開時への準備プロセス

  • アプリケーション認証機能設計に関する要点解説
  • Herokuクラウド環境上での運用・デプロイ手順概要

総括的講評とまとめ

要求

受講前の前提条件

  • Pythonプログラミングに関する基礎知識

対象者層

  • 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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