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コース概要

はじめに

  • Tableauについて概説する
  • Python、R、SQLの基本事項を解説する

導入編

  • 開発環境の準備方法
  • ソフトウェア間連携に関する基礎知識

Pythonによるデータ分析

  • Pythonの基本構文とプログラミング手法
  • 各種ライブラリおよびデータセットの読み込み方法
  • データクレンジング処理
  • データ正規化および書式設定の手順
  • 探索的データ分析の実施方法
  • 回帰分析手法の適用
  • 予測モデルの作成と評価方法
  • 可視化処理について

Rによるデータ分析

  • Rの基本構文とプログラミング技術
  • 解析対象データの準備手順
  • R環境下でのデータ分類および取り扱い方法
  • 関数利用に関する基礎知識
  • 可視化処理について

SQLを用いたデータ分析

  • データベース環境の初期設定
  • PythonとSQL間の接続手順
  • RとSQL間の接続手順
  • 集計処理およびテーブル結合手法
  • データクエリの作成方法
  • 取得したデータの編集作業

Tableauを活用した可視化処理

  • 効果的なビジュアライゼーション実現に向けたTableau設計原則
  • ダッシュボードや各種グラフ、表の作成方法
  • 地図データの描画手法
  • RおよびTableauでの回帰分析処理
  • RとTableauを組み合わせた高度な解析手順
  • 実例に基づく応用ケーススタディ

問題解決技術

総括および今後の学習進路について

要求

  • データ分析に関する実践経験(例:Excelの利用)があること
  • データベースに関する基本的な知識を有していること
  • プログラミング経験は必須ではない

対象者

  • データ分析者
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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