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コース概要

はじめに

  • PythonおよびSQLの基本知識について概説する。
  • Tableauの機能と仕組みの概要紹介。

環境構築と初期設定

  • 開発環境のセットアップ手順を学ぶ。
  • ソフトウェア統合に関する知識を深める。
  • </ul>

    Pythonによるデータ前処理

    • 必要なライブラリおよびデータセットの読み込み方法。
    • 欠損値の取り扱い方法。
    • データの正規化と書式整備手法。
    • 回帰分析の実行手順。</li></ul>

      SQLによるデータ分析

      • データベースの準備方法。</li>
      • PythonとSQLの接続設定技術。</li>
      • データベースへのクエリ送信手順。</li>
      • データのフィルタ処理・並べ替え・グループ化手法。</li></ul>

        Tableauによる可視化処理

        • Tableauにおける視覚表現設計の基本原則。</li>
        • ダッシュボード、グラフ、テーブル、地図情報の作成方法。</li>
        • 具体的な応用例と実践ケーススタディ。</li></ul>

          問題解決策について

          講義内容のまとめおよび今後の学習ステップ案内

要求

  • SQLの基礎知識およびTableauの利用経験があること。
  • Pythonプログラミングの実践経験があること。

対象者

  • データサイエンティスト
  • 開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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