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コース概要

紹介

  • データ分析のためのPythonとその強力なエコシステムの概要

スタート

  • 開発環境のセットアップ
  • Python、NumPy、Pandasのインストール
  • Jupyterのインストール

データ分析のためのPythonプログラミング

  • Python構文の概要
  • Pythonコードの記述と実行

データの処理

  • データのインポート
  • データのクリーニング

Pythonデータフレーム

  • データフレームの理解
  • データフレームでのデータ操作

データからの洞察の獲得

  • 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する
  • 他者がコードにアクセスできるようにする

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を使用してコードを最適化する

コードの本番環境への移行

  • コードをウェブサイトアップロードする
  • コードの実行を自動化する

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
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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