TableauとRプログラミングを使用したデータサイエンスのトレーニングコース

このコースでは、人間の知覚について学び、それを活用して最良の洞察を提供する方法を学びます。デザイン理論（ゲシュタルト法則、予注意属性、包含性）に慣れることで、視覚的デザインの基礎を理解します。また、探索的分析と説明的分析の類似点と違いも理解します。さまざまなチャートの使用方法を学び、最も適切なチャートを選ぶ方法を学習します。コース終了時には、Tableauソフトウェアを使用して作成した視覚化にデザイン原則を実装する方法を知っていることでしょう。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、SQL、Python、Tableauを使用して複雑なデータ分析、処理、および可視化を行うことを望むデータサイエンティストと開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• SQL、Python、Tableauを使用したデータ分析環境をセットアップする。
• ソフトウェア統合（データ、サーバー、クライアント、API、エンドポイントなど）の主要な概念を理解する。
• PythonとSQLの基礎を復習する。
• Pythonでデータ前処理を行う。
• PythonとSQLを接続してデータ分析を行う方法を学ぶ。
• Tableauを使用して洞察的なデータ可視化とチャートを作成する。

このコースでは、以下のことができます：

これは Tableau の初心者向けコースで、データを扱いたいすべての人に適しています。主な機能を使用して効果的に Tableau を活用する方法を学ぶことができます。

• データに接続します。
• データソースの編集と保存を行います。
• Tableau の用語を理解します。
• Tableau インターフェイス/パラダイムを使用して、強力な可視化を作成します。
• 基本的な計算（四則演算、カスタム集計と比率、日付の計算、クイックテーブル計算）を行います。
• 以下の可視化タイプを使用してデータを表現します：
  • クロス集計表
  • 地理的マップ
  • ヒートマップ
  • トレーマップ
  • 円グラフと棒グラフ
  • 異なる表示タイプを使用した二重軸および複合チャート
  • ハイライトテーブル
  • 散布図
• 可視化を共有するダッシュボードを作成します。

Tableau は人々がデータを視覚化し、理解するのを支援します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は組織の特定のニーズに合わせてTableauの機能を拡張する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• Tableau (Desktop, Server, Online) のインストールと設定
• Tableauでの開発の基礎を理解する
• Tableauでデータ可視化とインタラクションを作成し、公開する
• Tableauの開発者ツールとAPIを使用して、組織に合わせてTableauの機能をカスタマイズおよび拡張する

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データアナリストやデータサイエンティスト向けに設計されています。参加者はTableauを使用してデータを検索、分析、可視化する方法を学びます。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• データに接続します。
• データソースを編集して保存します。
• Tableauの用語を理解します。
• Tableauインターフェイス/パラダイムを使用して効果的な可視化を作成します。
• 四則演算、カスタム集計と比率、日付計算、テーブル計算など、計算を作成します。
• 異なる可視化タイプを使用してデータを表現します。
• ダッシュボードを構築して可視化を共有します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Tableau Prep Builderを使用してデータを準備および整形することを目指すデータアナリスト向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Tableau Prepをインストールする。
• データサイエンスワークフローを理解し実装する。
• Excelやデータベースなど、さまざまなソースからデータを読み込む。
• Tableau Desktopでの分析用にデータを準備、整形、およびサンプリングする。
• データを探索し、検証する。
• Tableau Prepフローを作成し、公開する。

Tableauは、ビジネスインテリジェンスおよびデータ可視化ツールです。Pythonは、広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計的手法や機械学習手法をサポートしています。Tableauのデータ可視化機能とPythonの機械学習能力を組み合わせることで、開発者は複数のビジネスユースケース向けに高度なデータ分析アプリケーションを迅速に構築できます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はTableauとPythonを組み合わせて高度な分析を行う方法を学びます。TableauとPythonの統合はTabPy APIを通じて行われます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• TabPy APIを使用してTableauとPythonを統合する
• 複雑なビジネスシナリオを数行のPythonコードで分析する

対象者

• 開発者
• データサイエンティスト

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、および実践的な練習が中心

このトレーニングを終了した際、参加者は以下のスキルを獲得します：

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、Tableau サーバーのインストール、構成、管理、および維持に関するスキルを学びたい中級から上級レベルのデータアーキテクト向けです。

• Tableau Server のアーキテクチャを深く理解する。
• Tableau Server のプロセスと機能を理解する。
• Tableau Server を使用してタスクを自動化する。
• Tableau Server を構成および管理する。
• 高可用性とスケーラビリティのために Tableau Server をセットアップする。

この講師主導のライブ研修（日本でオンラインまたは対面）は、Tableauのツールを使用してデータのビジュアライゼーションと分析を行うことを学びたい初級から中級レベルのデータサイエンティストやアナリストを対象としています。 この研修を終了したとき、参加者は以下のことができます： 複数のデータソースに接続する。 基本的なデータビジュアライゼーションを作成する。 データ分析のために基本から高度な計算を使用する。 グラフや視覚化のベストプラクティスを学ぶ。

このコースは、Tableau の初心者やリフレッシュが必要な方々向けに設計されています。初回の可視化を作成するまでの手順を丁寧に案内します。また、Tableau での可視化に必要な基本的なデザイン原則も学びます。コース終了時には、幅広い聴衆とあなたの洞察を共有できるようになるでしょう。

Tableauは、人々がデータを可視化し理解するのを助けます。

Tableau は人々がデータを視覚化し、理解するのを助けます。

対象者

コースの形式

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to ます：

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Tidyverse のツールを使用してデータを操作し、可視化する方法を学びます。

Tidyverse は、データのクリーニング、処理、モデリング、および可視化に使用される多目的 R パッケージのコレクションです。含まれるパッケージには ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble などがあります。

• R 言語の初心者
• データ分析とデータ可視化の初心者

• レクチャー、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオンを組み合わせた形式

• データ分析を行い、魅力的な可視化を作成する
• サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を導き出す
• 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
• 加工したデータを情報豊富な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変換する
• Excel, CSV, SPSS ファイルなどの多様なデータソースからデータをインポートし、フィルタリングする

この4日間のコースは、Tableauの初心者向けです。このコースでは、Tableauのすべての機能に慣れることと、他の人とデータビジュアライゼーションを作成して共有する方法を学びます。コースでは、データへの接続から計算の作成、チャートの選択、ダッシュボードの構築、そして作品の公開までのすべての手順を案内します。

このコースは、各トピックに専念した講義と実践的な演習で構成されています。最後には30分間のテストと60分間のプロジェクト課題があります。

コースの主要項目:

• Tableauインターフェースに慣れること
• データへの接続と操作
• Tableau機能の使用
• 洞察的なビジュアライゼーションを作成する
• 広範な聴衆に作品を共有する

コース形式:

• 対話型の講義とディスカッション
• 多くの演習と実践
• ライブラボ環境での手動実装
• コース終了時の知識テストとプロジェクト課題