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 期間 14 時間

コース概要

データタスクのためのPython基礎

  • Pythonのインストールと開発環境のセットアップ
  • 言語の基礎:変数、データ型、制御構造
  • シンプルなPythonスクリプトの作成と実行

ファイル処理:CSVとExcel

  • csvモジュールとPandasを用いたCSVファイルの読み書き
  • openpyxl/xlrdとPandasを用いたExcelファイルの処理
  • 実践演習:ファイル変換の自動化

Pandasの入門

  • DataFrameの基礎:作成、インデックス、選択、フィルタリング
  • 集約とグループ化操作
  • 一般的なクレンジング操作:欠損値、重複、型変換

Polarsの入門

  • Pandasと比較したPolarsの概念とパフォーマンス特性
  • Polarsでの基本的なDataFrame操作
  • 使用事例:PandasではなくPolarsを選択するタイミング

高度なデータ変換(中級)

  • Pandasにおける複雑な結合、ウィンドウ関数、ピボット操作
  • Polarsによる効率的なデータ処理パターン
  • 操作のチェーニングとメモリ使用量の最適化

Pythonによるプロセス自動化

  • 反復的なデータタスクやETLステップの自動化スクリプトの作成
  • OSのスケジューラまたはタスクスケジューラによるスクリプトのスケジュール設定
  • ロギング、エラー処理、通知機能

スクリプトのパッケージ化とベストプラクティス

  • PyInstallerや類似ツールによる実行ファイルの作成
  • プロジェクトの構造、仮想環境、依存関係の管理
  • バージョン管理の基礎とワークフローのドキュメンテーション

Hands-onミニプロジェクト

  • エンドツーエンドのタスク:生データファイルの読み取り、データのクレンジングと変換、出力の生成
  • ワークフローの自動化と実行可能なスクリプトまたは実行ファイルとしてのパッケージ化
  • ピアフィードバックに基づくレビューと改善

まとめと次のステップ

要求

  • プログラミング概念の基本理解または学習意欲
  • パッケージインストールのため、コマンドラインまたはターミナルの使用に抵抗がないこと
  • スプレッドシート(CSV/Excel)での作業経験

対象となる方

  • データタスクの自動化を行うデータアナリストおよび運用スタッフ
  • 軽量なETLスクリプティングを求める分析エンジニア
  • 実用的なPythonベースのデータワークフローに興味のある専門家

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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