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コース概要

第1部:分析用Python基礎(3時間30分)

·       モジュール1:分析分野の概要(45分)

o   なぜPythonなのか?学術研究においてExcelやSQLと比較した場合の利点。

o   成功への準備:Jupyter NotebookおよびGoogle Colabの導入説明。 
インストール不要なGoogle Colabは使いやすいですが、安定したインターネット接続が不可欠です。
可能であれば参加者自身でもJupyter Notebookをインストールすることでさらにスムーズに学習できます。

·       モジュール2:データの基本構造(60分)

o   変数、データ型(文字列・整数・浮動小数点)、基本的な論理構造。

o   リストおよび辞書の仕組み――Pythonが情報をどのように記憶するか。

·       モジュール3:データ分析用Python実演および演習(75分)

o   Pandasの紹介:業界標準となるデータ処理ツールです。

o   実践演習:CSVファイルの読み込み、データのフィルタリング、基本的な統計値の算出方法を学びます。

第2部:ビジネス分析入門(2時間)

·       モジュール4:分析思考――「問いを立てる・分析する・行動に移す」というプロセス。データで答えられるビジネス上の課題設定方法。

·       モジュール5:記述的分析と予測分析――財務分野における傾向の解釈や異常値検出の基本的な考え方。

·       モジュール6:知見の伝達方法――技術的な結果を経営陣向けの提言へと変換するためのデータストーリーテリング手法。

要求

  • データ分析に関する基本的な理解
  • データ処理の経験があること

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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