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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

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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