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Pythonによるデータ分析-統計解析編-（eトレーニング A）
| コースコード | DX023 |
|---|---|
| 受講料 |
22,000円（税込） ／20,000円（税抜） |
| 標準学習時間 | 6時間 |
| 開始日 (申込締切前) |
5月26日/6月2日/6月9日/6月16日/6月23日… |
本コースは、マイクロラーニングに対応しています。
プログラミング言語「Python」を使用した、データ分析の基礎的な手法を、統計学の基本的な知識と共に修得します。
- Python の開発・実行環境を利用できる。
- pandasを使用して分析用データを準備することができる。
- Pythonを使用した基本的なデータ分析（基本統計量の算出、グラフ化）を行うことができる。
- Pythonを使用して相関分析を行うことができる。
- Pythonを使用して回帰分析を行うことができる。
- Pythonを使用してクラスター分析を行うことができる。
以下のいずれかのコースを修了、または同等知識をお持ちの方。
・「データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-」
・「Pythonプログラミング-1（eトレーニング A）」と「Pythonプログラミング-2（eトレーニング A）」
1．Pythonとは
・Pythonとは
・開発環境の準備
・Jupyter Notebookの利用
・データ分析用拡張パッケージ
2．pandasの基礎
・pandasとは
・pandas上でのデータの取り扱い
・データの選択、操作
・データの結合、削除
・欠損値の取り扱い
3．データ分析の基本
・代表値
・pandasによる統計分析
・代表値を見るときのポイント
4．データの可視化
・データの可視化
・棒グラフ
・円グラフ
・折れ線グラフ
・ヒストグラム
・散布図
5．相関分析
・相関分析とは
・データの準備
・相関係数の算出
6．回帰分析
・回帰分析とは
・データの準備
・回帰分析の実施
7．クラスター分析
・クラスター分析とは
・クラスター分析の実施（階層的クラスター分析、非階層的クラスター分析）
・Pythonとは
・開発環境の準備
・Jupyter Notebookの利用
・データ分析用拡張パッケージ
2．pandasの基礎
・pandasとは
・pandas上でのデータの取り扱い
・データの選択、操作
・データの結合、削除
・欠損値の取り扱い
3．データ分析の基本
・代表値
・pandasによる統計分析
・代表値を見るときのポイント
4．データの可視化
・データの可視化
・棒グラフ
・円グラフ
・折れ線グラフ
・ヒストグラム
・散布図
5．相関分析
・相関分析とは
・データの準備
・相関係数の算出
6．回帰分析
・回帰分析とは
・データの準備
・回帰分析の実施
7．クラスター分析
・クラスター分析とは
・クラスター分析の実施（階層的クラスター分析、非階層的クラスター分析）
| 推奨OS： | Microsoft Windows 10 以上 |
| 推奨ブラウザ： | Microsoft Edge最新版、Chrome 最新版、Firefox 最新版 |