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コース概要

はじめに

  • データ分析からウェブクローリングまで:Pythonの多様な用途

Pythonのデータ構造と操作

  • 整数および浮動小数点数
  • 文字列およびバイト列
  • タプルとリスト
  • 辞書と順序付き辞書
  • 集合と凍結集合
  • データフレーム(pandas)
  • 各種型の変換方法

Pythonによるオブジェクト指向プログラミング

  • 継承の仕組み
  • 多態性の活用方法
  • 静的クラスの定義方法
  • 静的関数の作成手順
  • デコレータの使い方
  • その他の機能

Pandasによるデータ分析

  • データクリーニング手法
  • Pandasでのベクトル化処理の活用方法
  • データ操作技術
  • データの並べ替えおよびフィルタリング処理
  • 集計計算の実行手順
  • 時系列データの解析方法

データ可視化技術

  • matplotlibを用いた図表作成法
  • Pandas内からmatplotlibを利用する手順
  • 高品質なグラフの作成テクニック
  • Jupyterノートブックでのデータ可視化方法
  • Pythonにおけるその他の可視化ライブラリについて

Numpyによるベクトル処理技術

  • Numpy配列の作成方法
  • 行列演算の基本的な手法
  • ufuncs機能の活用方法
  • Numpy配列におけるビューおよびブロードキャスティング技術
  • ループ処理を回避してパフォーマンスを最適化する手法
  • cProfileを用いた性能改善方法

Pythonによる大規模データ処理

  • 分散型アプリケーションの構築とサポート手法
  • SQLおよびNoSQLデータベースとの連携方法
  • HadoopやSparkを用いた並列処理技術
  • アプリケーションのスケーラビリティ向上策

他言語とPythonの連携手法

  • C#
  • Java
  • C++
  • Perl
  • その他の言語についてもご紹介します

Pythonにおけるマルチスレッドプログラミング

  • 関連モジュールの概要
  • スレッド間同期処理技術
  • 実行優先順位の制御方法

データシリアライゼーション手法

  • PickleモジュールによるPythonオブジェクトの直列化方法

Pythonを用いたUIプログラミング

  • PythonでのGUI構築に利用可能なフレームワークの種類
    • Tkinter
    • PyQt

保守用スクリプト作成におけるPython活用法

  • 例外処理の適切な捕捉方法
  • モジュールおよびパッケージによるコード管理手法
  • シンボルテーブルの仕組みとコードからのアクセス方法
  • 適切なテストフレームワークの選定およびTDDの実践方法

ウェブ開発におけるPython活用手法

  • ウェブ処理に利用可能なライブラリ群
  • ウェブクローリング技術の実践方法
  • HTMLおよびXMLの解析手法
  • ウェブフォームの自動入力技術

まとめおよび今後の学習指針

要求

  • プログラミングの初心者から中級レベルの知識があること
  • 数学および統計学に関する基礎知識
  • データベースの基本概念を理解していること

対象者

  • 開発者
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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