コース概要

導入

  • Pythonとその強力なデータ分析エコシステムの概要

準備

  • 開発環境の設定
  • Python、Numpy、Pandasのインストール
  • Jupyterのインストール

Pythonプログラミングとデータ分析

  • Python構文の概要
  • Pythonコードの書き方と実行方法

データの取り扱い

  • データセットのインポート
  • データのクリーニング

Pythonのデータフレーム

  • データフレームの理解
  • データフレーム内のデータの操作

データからの洞察獲得

  • データの要約
  • レポートの生成
  • データの可視化

Pythonコードの保存

  • バージョン管理リポジトリにコードを保存
  • 他の人がアクセスできるようにコードを共有

コードの改善

  • コードのテストとエラーの修正
  • 反復的なアプローチでコードを洗練

コードの本番環境への展開

  • ウェブサイトにコードをアップロード
  • コードの実行を自動化

Pythonプログラミングのベストプラクティス

まとめと結論

要求

  • 任意の言語でのプログラミング経験

対象者

  • 開発者
  • 初心者のデータサイエンティスト
  • 技術的スキルを持つビジネスアナリスト
 28 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (6)

今後のコース

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