コース概要
パート1:分析のためのPython基礎(3.5時間)
· モジュール1:分析の全体像(45分)
o Pythonを選ぶ理由:学術研究におけるPython、Excel、SQLの比較。
o 成功への準備:Jupyter NotebooksとGoogle Colabの概要。
Google Colabはインストール不要で簡単ですが、より強力なインターネット接続が必要です。
可能であれば、滑らかな体験のためにJupyter Notebooksのインストールを推奨します。
· モジュール2:データの構築ブロック(60分)
o 変数、データ型(文字列、整数、浮動小数点)、および基本的なロジック。
o リストと辞書の理解—Pythonが情報をどのように保存するか。
· モジュール3:データ分析用のPythonデモ&ラボ(75分)
o Pandasの概要:データ操作の業界標準。
o 実践:CSVファイルの読み込み、データのフィルタリング、基本統計の計算。
パート2:導入ビジネス分析(2.0時間)
· モジュール4:分析思考:「問い合わせ-分析-行動」フレームワークの理解。データで回答できるビジネス質問の定義方法。
· モジュール5:記述的分析 vs 予測的分析:財務文脈でのトレンド解釈と異常検出の高レベル概要。
· モジュール6:インサイト communicates: データストーリーテリングの原則—技術的な出力を実行層向けの推奨事項へ変換。
要求
- データ分析に関する理解
- データ処理の経験
お客様の声 (2)
エクササイズを行う
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳