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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
お客様の声 (3)
QGISと、土地測量士などの他の様々な専門家が使用できるツールについて学ぶ
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
オープン衛星データをリアルなアプリケーションで活用する方法
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
コース - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳