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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
お客様の声 (6)
Pythonを使用してデータ分析を行う点で非常に包括的です
Mervin Lau - MINDEF
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳
トレーナーは、私たちが直面した問題の解決や疑問の解消に非常に忍耐強く対応してくれました。
Chua Wei Zhi - MINDEF
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳
十分な例を用いて明確に説明します。
Raphael Reynold - MINDEF
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳
トレーナーの忍耐力。全員がレッスンを理解していることを確認する際の姿勢
Yeo Yu Xin - Ministry of Defence, Singapore
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳
とても実践的で、微積分の知識がなくても追いつくことができます。
Wei Pin Ho - Ministry of Defence, Singapore
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳
とても実践的で、魅力的であり、適度な休憩が取れたため、疲れやだるさを感じませんでした。
Charles Lim - Ministry of Defence, Singapore
コース - Python for Data Analysis
機械翻訳