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【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

敏也村山

【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

 

＜【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
    1. JupyterLabの使い方
      ・起動方法
      ・Run、入力アシスト機能その他
    2. データ型・リスト・オブジェクトの概要
    3. プログラミングの制御構造
      ・順次実行
      ・条件分岐
      ・繰り返し
    4. 関数とクラスについて
　■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

    1. Excelファイル取り込み
    2. 条件で行を絞り込む
    3. 売上を集計する
    4. グラフで描画してみる
    5. 必要な列のみを定義して、CSVで出力する
    6. 例題

 

▶︎講座２日目

　■２日目カリキュラム　前回の続き…

    1. データフレーム・シリーズについて
    2. データフレームの主要メソッドについて
    3. データフレームの基本操作
    4. データフレーム操作の例題
    5. シリーズの主要メソッドについて
    6. シリーズの基本操作
    7. 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

    1. データ読み込み
    2. データ書き込み
    3. データの整形・変換
    4. 欠損値の処理・補
    5. データのフィルタリング・選択・ソート
    6. データの追加・削除
    7. データの集約・要約
    8. データの結合・マージ
    9. 日付処理その１
    10. 日付処理その２
    11. 日付処理その３
    12. 日付処理その４
    13. 文字列処理その１
    14. 文字列処理その２
    15. データ形式の変換（横持ちから縦持ちへ）
    16. データ形式の変換（縦持ちから横持ちへ）
    17. 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

受講時のポイント

 

◆ 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。

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講義でお会いできることを楽しみにしております。

 

 

 

 

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