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Python応用研修 データ分析編 | 実践的に学ぶ

Pythonでデータ分析を体験し、有効なデータ利活用ができる人材を育成する

公開
講座

本研修では、データ分析や機械学習の分野で欠かせない言語であるPythonを用いてデータ分析を体験します。データサイエンスの概要や必須スキルを体系的に理解することで、当該技術の応用ができる人材を育成します。また、現場での実践を想定し、データ前処理を含めた実装の演習問題や豊富なライブラリを紹介します。

研修コード:100213

本研修の対象 エンジニア

  • Pythonをはじめて利用するエンジニア
  • 新たにデータ解析の業務に携わることになったなったエンジニア
  • 大規模データ解析を要する開発業務を実施したいエンジニアチーム

よくあるお悩みや課題

  • Pythonの基礎について1日で学んでしまいたい
  • Pythonによるデータ解析を実施したいが知見がない
  • 書籍やWebサイト記事のみでの学習に限界を感じている

本研修の狙い

データサイエンスの概要や仕組みの体系的理解とデータ分析の実践を通じて、課題発見や問題解決を実現するデータの利活用ができる人材を育成する

研修概要

本研修ではPythonを用いたデータ分析を取り扱い、統計解析や分析手法の基本からMatplotlibによるデータの可視化までデータサイエンス分野を網羅的にカバーします。

ライブラリはNumpy、Scipy、Pandas、Matplotlibを利用し、それぞれのテーマで演習問題を用意することで理解を促します。

アウトプットを豊富に取り込むことで、手を動かしながら実践的かつ有効なデータ利活用力を養います。データ分析初心者でも理解できるように詳細な解説をしますが、プログラミング(Python)や基本数学(確率統計の基礎)の導入説明は省略します。参加者の必須条件をご確認ください。

3つの特徴

Pythonを用いたデータ分析の概要を体系的に理解できる

データサイエンスの基本から応用まで、幅広い範囲を網羅的に理解します。Pythonによるデータ分析の概要を把握することで、汎用的なスキルを開発します。

日々のデータ分析への確かな応用力を養う

豊富な演習問題やライブラリの活用を通じて、実践力の向上を追求します。目の前のデータをどのように取り扱えば価値が生まれるのかを理解することで、現場での応用力に繋げます。

その他応用技術への架け橋となる素地を構築する

各種応用技術とのシナジーを生み出すデータ分析を理解することで、ディープラーニングとの連携など更なる先端技術追求への足がかりとなります。

研修時間

7時間

研修カリキュラム

1. データサイエンスの概要 【ゴール】データサイエンスの概要について理解する
  • データサイエンスの概要
  • データサイエンティストとは
  • データサイエンティストの仕事
  • データ分析のプロセス
  • データ分析で使うライブラリ
2. 統計解析と分析手法 【ゴール】記述統計と単回帰分析ついて理解をする
  • 統計解析の種類
  • データの読み込みと対話
  • 記述統計
  • 単回帰分析
  • ワーク:ヒストグラム・散布図の作成
3. 確率と統計 【ゴール】確率と統計の基本について理解をする
  • 数学的確率と統計的確率
  • 確率変数と確率分布
  • 多次元確率分布
  • 推計統計学
  • 統計的推定
  • ワーク:ビックデータに対する検定
4. データ分析の実践(1) 【ゴール】NumpyやScipyを用いたデータ分析の仕組みを理解する
  • Numpyの演算処理
  • 配列操作とブロードキャスト
  • Scipyによる統計量計算
  • 行列の分解
  • 積分と微分方程式
  • 最適化
  • ワーク:今後のデータ分析に向けて
5. データ分析の実践(2) 【ゴール】Pandasを用いたデータ分析の仕組みを理解する
  • 階層型インデックス
  • データの結合
  • データの操作と変換
  • データの集約とグループ演算
  • 欠損データと異常値の取り扱い
  • 時系列データの取り扱い
6. データの可視化 【ゴール】Matplotlibによるデータ可視化手法を理解する
  • データの可視化について
  • 棒グラフと円グラフ
  • 分析結果の見せ方
  • 棒グラフと円グラフ
  • 移動平均時系列データと対数時系列データ
  • ワーク:金融データの可視化

研修金額

明瞭価格で実施できます。

29,800 円 (税抜)/1人   定員:各回 18名

  • 通常価格となります。スケジュール・会場により異なる場合がありますので、下のスケジュールに記載された受講料をご確認ください
  • 最少催行人数に達しなかった場合には中止となる可能性がございます。万が一、中止となる場合の連絡は開講日の1週間前に行います

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