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コース概要

はじめに

  • Power BIにおけるPython活用型データ分析の概要説明
  • Power BI環境下でのPythonスクリプト入門講義
  • Power BI向けPythonパッケージのインストール手順
  • 各種データソースとPower BIとの接続設定法

Pythonを活用したデータ準備作業

  • Pythonスクリプトによる大規模データの読み込み・変換処理方法
  • 効率的なデータクリーニングおよび前処理手法例示
  • Power BI内でPythonを用いた欠損値処理手順解説

Pythonによる高度なデータ可視化術

  • 基本レベルの可視化作品をPythonから生成する技術習得
  • Pythonスクリプトを用いた図表様式の詳細カスタマイズ方法例示
  • インタラクティブ機能を備えた可視化表現構築法

高度なデータ解析技法の習得

  • Pandasライブラリを用いたデータ操作入門編学習
  • Pythonによる各種高度データ分析タスク実施法習得
  • 多様な集計・要約手法をPythonスクリプトから展開する技術修得

時間系列解析における応用事例学習

  • Power BI内にて時系列データをどのように解析すべきか実践解説
  • Pythonを用いた時限性を考慮した計算式作成および将来予測方法論例示
  • 時系列パターン傾向可視化技術体験

統計分析応用実習

  • Power BI内でPythonによる各種統計解析技法の具体的適用例紹介
  • 仮説検証やA/B試験的アプローチ方法論解説
  • 得られた統計結果をビジネスレポート内へどう組み込むか実例学習

機械学習技術とPower BIの連携応用

  • Power BI環境下での機械学習基礎知識入門講義
  • Pythonにて予測型アルゴリズムをどう実装・配備すべきか演習
  • scikit-learnライブラリを用いた将来予測モデル構築手法体験

地理空間データ解析テクニック

  • 地図情報を活用した位置別データ可視化術解説
  • Pythonを用いた多様な地理的側面分析手法演習体験
  • 地域特性把握に役立つ独自の地図形式およびインサイト構築法実践

外部サービスAPI連携とWebデータ導入技術

  • Pythonを用いた各種外部APIからの効率的な情報収集方法学習
  • ウェブページコンテンツ抽出および構造化手法例示演習
  • 多様データソースをPower BI報告書へどう取り込むべきか具体論

総括と今後の学習指針説明

要求

  • データ分析に関する基本的な知識
  • Microsoft Power BIの基礎的な理解

対象者層

  • データアナリスト
  • 情報コーディネーター
  • 情報分析専門家
  • 情報管理事務担当者
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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