【ビジネスユーザ向け】Python Pandas を使ったデータ前処理 講座【12.0h】全４回
【ビジネスユーザ向け】
Python Pandas を使ったデータ前処理 講座【12.0h】全４回
はじめに
当講座は、Python pandas を使って、データ分析のためのデータ前処理方法を学ぶ講座です。
データ前処理方法としては、SQLやTableau Prep Builder ツールなどを使う方法があります。しかし、学習コストはそれなりに高めです。そこで、少ない学習コストと、エンジニアとの親和性を考えてより標準的な作業方法であることを踏まえて、この「Python pandas」 を使用する方法は効率的でおすすめです。さらに、SQLとの併用が可能となれば、データ分析周辺では、非エンジニアとして、エンジニアに引けをとらないスキルを手に入れることができます。
ChatGPT（GPT-4）の登場により、今後、プログラミングにあまり馴染みのなかった非エンジニアにとって、プログラミングスキルを習得する上で追い風となりました。従来は、プログラミング学習はそれなりに敷居の高いものでした。しかし、ChatGPT（GPT-4）の登場により、プログラミングの基礎をある程度理解して、修正・調整するスキルをマスターしてしまえば、ひとりでもプログラミングを短時間で完成させることが可能となりました。むしろ、いまこのタイミングでプログラミングスキルを習得しておけば、そうでない場合と比較して、データ分析界隈でも、圧倒的に重宝される人材となります。ぜひ、この機会を活用してください！
※ 当講座では、「JupyterLab」 を使用します。これは、ブラウザ上でインタラクティブに使用できる実行環境です。この実行環境を使用することでプログラムの実行や修正もより気軽に実行することが可能となります。また、非エンジニアにとってはそれなりに煩わしい開発環境構築も、他と比較して比較的スムーズに進められます。
▶︎主な受講対象者
- BIアナリストまたは、BIツールを使う予定のビジネスユーザーで、
今後、Python pandasを使ってデータ前処理を予定している非エンジニアを対象とします。 - Python pandas を扱ってみたい方
＜【ビジネスユーザ向け】Python Pandas を使ったデータ前処理 講座【12.0h】全４回＞
▶︎講座前日までにやること
・JupyterLab 環境構築手順書を事前配布いたします
環境構築手順書に従って、講座開始までに、JupyterLab の環境を構築いただきます。不明点があれば、Chatwork にてサポートいたします。
ただし、所属する企業の社内環境で構築される場合、サポートが難しいケースがございます。所属企業の情報システム部とご相談が必要となる場合が多くございます。あらかじめ、ご了承ください。
・データファイルを事前に共有します
講座お申し込み完了後、ファイルストレージ経由で、練習用データファイルを共有いたします。
練習用データファイル自体は軽量です。
講座開始前までに、指定のフォルダへ配置してください。
・タッチタイピング
・キーボード入力は、タッチタイピングが前提となります。
・自信のない方は、講座開始前までにタッチタイピングをマスターしておいてください。
・さらに、全角半角のスムーズな切り替えはもちろん、” 、’ 、? 、\ 、| 、丸カッコ()・波カッコ{}・大カッコ[] の半角カッコ類など、普段あまり入力しないような半角文字・半角記号もスムーズに入力できるように調整しておいてください。
▶︎講座１日目
■１日目カリキュラム
■はじめに
-
- JupyterLabの使い方
・起動方法
・Run、入力アシスト機能その他 - データ型・リスト・オブジェクトの概要
- プログラミングの制御構造
・順次実行
・条件分岐
・繰り返し - 関数とクラスについて
- JupyterLabの使い方
■Lesson1
まずは、よくある作業をみようみまねで、通しで書きながら体感してみる
体感しながら、必要な関数、lamda、レコードフィルタ、演算子、データフレームのマージなど必要な基礎を学んでいきます
-
- Excelファイル取り込み
- 条件で行を絞り込む
- 売上を集計する
- グラフで描画してみる
- 必要な列のみを定義して、CSVで出力する
- 例題
▶︎講座２日目
■２日目カリキュラム 前回の続き…
-
- データフレーム・シリーズについて
- データフレームの主要メソッドについて
- データフレームの基本操作
- データフレーム操作の例題
- シリーズの主要メソッドについて
- シリーズの基本操作
- シリーズ操作の例題
▶︎講座３日目
■３日目カリキュラム
データ前処理の実践編
-
- データ読み込み
- データ書き込み
- データの整形・変換
- 欠損値の処理・補
- データのフィルタリング・選択・ソート
- データの追加・削除
- データの集約・要約
- データの結合・マージ
- 日付処理その１
- 日付処理その２
- 日付処理その３
- 日付処理その４
- 文字列処理その１
- 文字列処理その２
- データ形式の変換（横持ちから縦持ちへ）
- データ形式の変換（縦持ちから横持ちへ）
- 無名関数 lambda と apply関数
▶︎講座４日目
■練習問題 27問
＜【ビジネスユーザ向け】Python Pandas を使ったデータ前処理 講座【12.0h】全４回＞
◆価格について
当講座受講料 ¥56,000-(税込)
新規講座初開催キャンペーン ¥45,000(税込)
◆受講対象者
- BIアナリストまたは、BIツールを使う予定のビジネスユーザーで、今後、Python pandasを使ってデータ前処理を予定している非エンジニアを対象とします。
- Python pandas を扱ってみたい方
受講時のポイント
- オンライン講義です。
- ハンズオン形式で講義を行います。
- 使用ツール
① JupyterLabを使用します
② ZOOMオンラインツール
上記を使用いたします。あらかじめ、ご了承ください。
ブラウザからのアクセスも可能です。
※ ZOOMの使用方法についてはサポート致しません。
うまく接続できない場合はご連絡くださいませ。
③（任意）ChatGPT（GPT-4）
ChatGPT（GPT-4）を準備可能であれば、ChatGPT（GPT-4）を使ってエラー修正方法を解読するのに併用します。 - 推奨受講スタイル
・メインディスプレイ（作業用）とサブディスプレイ（聴講用）を必ず用意してください。
また、サブディスプレイをスマホとする場合、テキスト文字が判別しづらい場合があります。
あらかじめご了承ください。
・テキストは弊社ストレージ経由でPDF形式で直前に配布いたします。
受講者本人以外の方への共有は不可です。
・講座10分前から講義ルームにログイン可能です
オーディオ出力設定にご不安がある方は早めにログインしてテストしてください。
・講座終了後、ご質問を受け付けいたします。
ご質問いただく際は、ヘッドセットまたは、イヤホンマイクを必ずご準備ください。
質問が聞き取れない場合、ご質問に的確にご回答できない場合があります。 - ご受講時の注意
・同業講師、同内容セミナー主催社からのご参加はご遠慮願います。
・講義録画について
講義の録画・共有を実施予定といたしますが、録画共有はサービス対象範囲外としております。
不測の事態が発生し、共有が実施できない可能性もあります。予め、ご了承ください。
また、共有範囲はご受講者ご本人までとなります。
・当日の通信環境の状態が良くない場合など、不可抗力により講義自体の進行状況が芳しくない場合は後日、日程調整して再受講可能といたします。
・ご受講いただくことが可能な方は、お申し込みユーザー本人に限ります。受講者以外の臨席聴講や共有動画による事後聴講を固くお断り致します。
・必ず、対象受講者要件をご確認いただき、お申し込みをご検討ください。
上記記載事項が起因となるキャンセルのご相談やクレームはお受けできませんのであらかじめご了承下さい。
◆ 受講レビュー
受講レビューは現在ございません
◆お申し込み
その他のクラスルームトレーニングもご用意しております。
講義でお会いできることを楽しみにしております。
