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Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

ビジネス現場で活用できるデータ分析の基礎と、Pythonを使ったデータ分析スキルを身につける

対象者

  • 全階層

・データ分析の基本的な考え方も同時に学びたい方
・Pythonの基本文法は学習済みで、データ分析にも活用したい方
・Pandasライブラリの基本的な使い方について習得したい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • Pythonを用いてデータ分析を行いたいが、どのように学習すればよいかわからない
  • データ分析を実施し、手元にあるデータから何か傾向を見出したい
  • 機械学習やＡＩでよく使われるライブラリであるPandasについて、１から学習したい

研修内容・特徴outline・feature

Pythonによるデータ分析でよく用いられるPandasライブラリの基礎から、相関分析や回帰分析など実践的な手法までを、１日間で学べるコースとなっております。それだけではなく、データ分析を行う際に必要となる考え方についても、ワークを通して身につけていただくことができます。Pandasの基礎においても、演習問題を適宜挟むことによって、知識の定着を図ります。

ビジネス現場でよく用いられる相関分析や回帰分析を使って、目の前にあるデータから傾向を読み解くという演習問題を実施します。複数の演習問題を通して、データ分析をどのように活用するのかを理解することができます。

研修のゴールgoal

  • ①Pandasライブラリの基本的な使い方が理解できている
  • ②Pythonによる相関分析や回帰分析を行うことができる
  • ③データ分析の基本的な考え方が理解できている

研修プログラム例program

  内容 手法
  • １．データ分析とは
    ・データ分析のメリット
    ・データ分析でできること
    【ワーク】データの読み方を意識する
    ・データを扱う際の注意点
 講義
ワーク
  • ２．データの種類
    ・質的データと量的データ
    ・連続データと離散データ
 講義
ワーク
  • ３．要約統計量～データ分析における代表的な値
    ・平均値
    ・中央値
    ・最頻値
    ・標準偏差
    【ワーク】Pythonを使って要約統計量を表示する
 講義
ワーク
  • ４．Pythonデータ分析でよく使うライブラリ
    ・Numpy
    ・Pandas
    ・matplotlib
 講義
  • ５．Pandasを使ってデータを把握する
    【ワーク】自身の変革プランを立てる
    ・Pandasにおける２つのデータ型
    ・データの読み込み
    ・データの表示
    ・データの確認
    ・データの抽出
    ・データの検索
    ・データの並べ替え
 講義
ワーク
  • ６．Pandasを使ってデータを処理する
    ・データの削除
    ・列の追加
    ・欠損値の確認
    ・外れ値の確認
    ・データの結合
 講義
  • ７．Pandasを使って相関分析を行う
    ・相関分析とは
    ・相関係数のイメージを掴む
    ・相関係数の活用例
    ・相関係数の注意点～疑似相関
    ・Pythonで相関分析を行う
    【ワーク】相関分析を行いデータの傾向を把握する
 講義
ワーク
  • ８．Pandasを使って回帰分析を行う
    ・回帰分析とは
    ・単回帰分析と重回帰分析
    【ワーク】回帰分析の結果を読み解く
    ・回帰分析に適したデータ
    ・回帰分析の活用例
    ・Pythonで回帰分析を行う
    【ワーク】回帰分析を行いデータの傾向を把握する
 講義
ワーク
  • ９.【参考】その他データ分析の手法
    ・データの可視化
    ・クラスター分析
    ・クロス集計
    ・次元削減
 講義

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

受講者の声／研修の感想・得た学びVOICE & learning

実施、実施対象
2023年6月　　　　　9名
業種
コンサルティング・調査
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 解析プログラムのコードを書く際、今後はPandasによる前処理を活用してより効率的なフローを組めそうです。復習し、自分のものにしていきます。
  • Pandasを触る取っ掛かりとなりました。Excelでは重い大量のデータをスマートに処理できるように活用します。
  • Webスクレイピングを行った後のデータの整形等に役立てます。相関分析や回帰分析を活用し、効率化につなげていきたいと思います。

開発者コメントcomment

Pythonの基本文法を教える研修は自社にも他社にも多く存在しますが、ビジネス現場で活用するための具体的なスキルを教える研修はなかなか見つかりません。

Pythonによるデータ分析を学習する上で、プログラムだけを教えるのではなく、データ分析の考え方そのものから学ぶことができます。 「Pandasライブラリの使い方はわかったけど、結局どうやって現場でデータ分析すればいいんだろう」と悩まずに済むようにしました。

Python学習の目的は「学ぶ」ことではなく「活用できるようになる」ことです。 これから初めてデータ分析に取り組む方でも理解できるように、現場活用のためのスキルを基礎から丁寧にレクチャーいたします。

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