データアナリティクス

データアナリティクス講座

データの収集やクレンジングから分析、可視化まで、データを理解するための手法を学習。Python、SQL、Excelなどのツールを用いて、生データから実用的なインサイトを導き出すスキルを習得。

4.6

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身につけたスキル：

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAI Lead ScoringAI Outreach AutomationAI Proposal DraftingAI Sales Objection HandlingAI Sales Pipeline MappingAI-Powered Prospect ResearchAND/OR/NOT演算子Advanced Chart TechniquesAdvanced SQL QueryingAdvanced SQL ReportingAnalytics-Driven Decision MakingArray CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAutomating Accounting Tasks with PythonBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCRUD操作Campaign Performance QueryingCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceCharacter Data TypesChart Selection LogicChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComparative AnalysisCore Chart CreationCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationDAXDAXメジャーDashboard DesignData Aggregation with pandasData Analysis with SQLData Categorization in SQLData CleaningData Cleaning and PreprocessingData Extraction TechniquesData Indexing and Selection in pandasData Loading with PandasData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData ScalingData StorytellingData Transformation with pandasData Type Selection Best PracticesData Visualization for AccountingData Visualization with MatplotlibData Visualization with Matplotlib and SeabornData Visualization with Seaborn and MatplotlibData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDatabase Pattern RecognitionDate and Time Data TypesDescriptive StatisticsDynamic ChartingEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEconomic Index InterpretationEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExcel Data StructuringExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel Power QueryExcelでデータをクリーンアップするExcelにおけるエラー処理Excelによるデータ分析Excelのデータクリーニングと準備ExcelのナビゲーションExcelの共同作業Excelデータ準備Excel初心者向けExcel数式Excel検索関数Excel自動化Excel関数Execution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFILTER、UNIQUE、SORT関数Factorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsHypothesis TestingINDEXおよびXMATCHによる検索Incremental Loading StrategiesIndex UtilizationInteger ProgrammingInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringMatplotlibを用いたPython可視化Metric Framework DesignMonte Carlo SimulationMultivariate AnalysisNULL値の取り扱いNumPy基礎NumPy応用技術NumPy関数Numeric Data TypesORDER BYによる並べ替えOptimization ModelingOrchestration PatternsPandas Data ManipulationPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPivotTablesPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower Pivot操作Power QueryPython Data ManipulationPython ProgrammingPython Scripting for AccountantsPythonによる可視化Pythonによる統計学PythonプログラミングPythonプロジェクトにおけるSQLQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRelational Database DesignResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRetrieving Financial DataRevenue SegmentationRisk EstimationSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Conditional LogicSQL Data Types FundamentalsSQL JOINの種類SQL JSON関数SQL NULL関数SQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query AnalysisSQL Query LifecycleSQL Reporting PatternsSQL SELECT文SQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL UNIONクエリSQL Window FunctionsSQLによるデータ分析SQLの基礎SQLクエリ最適化SQL基礎SQL数値関数SQL文字列関数SQL日付・時刻関数SQL結合SQL論理関数SQL関数SQL集約関数Scenario ModelingSeabornによる可視化Seasonal ForecastingSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningTrain/Test SplitTrend AnalysisTroubleshooting Spill ErrorsUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationVLOOKUPおよびHLOOKUPの活用WHERE句によるフィルタリングWeb Scraping with PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with ArraysXLOOKUPの習得pandasにおけるデータのインデックス付けと選択pandasにおけるデータインデックスと選択pandasによるデータ集約pandasデータ操作t-test and z-test Applicationエラーの検出と削除オートフィルグラフの作成とカスタマイズコメントとコミュニケーションサブクエリシナリオ分析と意思決定ショートカットシートおよびセルの保護スキーマ定義（DDL）スプレッドシート作成スプレッドシート向けCopilotプロンプト作成スライサーとタイムラインによるインタラクティブレポートタイムインテリジェンスターミナルバリューの算出および評価モデルにおけるシナリオ・感度分析の適用。ダッシュボード公開ダッシュボード設計とレポーティングテキスト関数の使用テンプレート作成と自動化テーブルリレーションシップテーブル結合データのグループ化とフィルタリングデータのフィルタリングとソートデータの並べ替えとフィルタリングデータクリーニングデータビジュアライゼーションデータビジュアライゼーション技法データベースモデリングデータベース正規化データベース管理データモデリングデータ入力データ入力と書式設定データ処理データ分析データ前処理データ可視化データ可視化手法データ変換データ操作（DML）データ検証データ駆動型コミュニケーションドロップダウンリストネストされたSQLサブクエリバージョン管理パイプライン構築パスワード保護ピボットグラフピボットグラフの可視化とダッシュボード設計ピボットテーブルピボットテーブルとデータ可視化ピボットテーブルの設計と構成ファイル共有と権限管理ファイル整理フィルターコンテキストフラッシュフィルマクロリアルタイム編集ルックアップロジックとデータ統合レポート設計ワークブック構造の保護ワークブック管理動的配列数式名前付き範囲基本的なExcel数式外れ値検出多テーブルクエリ多次元データ分析実際の企業財務データとテンプレートを用いたExcelでの完全なDCFモデルの構築。投資や経営判断のための実際のケーススタディへのDCF手法の応用。探索的データ分析数値と日付の修正数式ロジック日付および数値のグループ化条件付き書式条件付き論理関数株主資本コストや負債コストを含むWACCの構成要素の理解。検索用データ構造化欠損値補完比較分析およびパーセンテージ分析特徴量エンコーディング特徴量エンジニアリング特徴量スケーリング特徴量選択範囲指定によるフィルタリング結合によるデータ分析行レベルセキュリティ複数条件による検索複雑なクエリ構築計算フィールドとカスタム指標財務モデリングと予測重複値の排除集計とグループ化高度な結合技法

短いクイズに挑戦して、目標に近づこう！

80,000

学生たちはすでにコースを成功裏に修了し、職場でそのスキルを活用しています

92%

利用者は当社のコースを有用と感じています

コース

閲覧データアナリティクスコースとプロジェクト

レベル

レッスンの種類

テクノロジー

Introduction to SQL

4 時間

41 章

初心者

22 現在学習中

習得済みスキル： SQL SELECT Statements, WHERE Clause Filtering, ORDER BY Sorting, SQL Aggregate Functions, AND/OR/NOT Operators, NULL Value Handling, Range-Based Filtering, Distinct Value Selection

Excel for Beginners

4 時間

42 章

初心者

121 現在学習中

習得済みスキル： Excel Navigation, Data Entry and Formatting, Basic Excel Formulas, Conditional Logic Functions, Data Sorting and Filtering, Chart Creation and Customization, Workbook Management, Password Protection

Tableau Fundamentals

3 時間

38 章

初心者

1 現在学習中

習得済みスキル： Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Power BI for Beginners

4 時間

40 章

初心者

11 現在学習中

習得済みスキル： Power BI Desktop, Power Query, Data Modeling, DAX Measures, Time Intelligence, Data Visualization, Report Design, Row-Level Security, Power BI Service, Dashboard Publishing

Intermediate SQL

3 時間

25 章

中級

22 現在学習中

習得済みスキル： SQL Aggregate Functions, Grouping and Filtering Data, Nested SQL Subqueries, SQL UNION Queries, SQL JOIN Types, Data Manipulation (DML), Schema Definition (DDL), Complex Query Construction

Excel Data Modeling

3 時間

23 章

中級

7 現在学習中

習得済みスキル： Power Pivot, DAX, Data modeling, Table relationships, Pivot tables, Pivot charts, Time intelligence, Filter context

SQL Optimization and Query Features

4 時間

22 章

上級

5 現在学習中

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

Introduction to Pandas

4 時間

33 章

中級

習得済みスキル： Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

Relational Database and Normalization

1 時間

12 章

初心者

4 現在学習中

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Database Normalization

Excel Formulas Foundations

1 時間

15 章

初心者

15 現在学習中

習得済みスキル： Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Data Wrangling with pandas

4 時間

34 章

中級

6 現在学習中

習得済みスキル： Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 時間

26 章

中級

10 現在学習中

習得済みスキル： NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

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Codefinityの強み

AI支援学習

テクノロジースキルの魅力を存分に味わいましょう！AIアシスタントがリアルタイムのフィードバック、パーソナライズされたヒント、エラーの説明を提供し、自信をもって学習できるようサポートします。

ワークスペース

ワークスペースを利用すれば、プラットフォーム上で直接プロジェクトを作成・共有できます。利便性のためにテンプレートもご用意しています

学習トラック

キャリア開発を自分でコントロールし、最新技術の習得への道を歩み始めましょう

実践的なプロジェクト

実践的なプロジェクトでポートフォリオを強化し、潜在的な雇用主に実務能力をアピールしましょう

なぜCodefinityが際立っているのか

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

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キャリアの機会この分野で最も人気のある職業、平均給与、そして積極的に専門家を求める企業について学ぼう。

ビジネスアナリスト

データサイエンティスト

ファイナンシャルアナリスト

機械学習エンジニア

ビッグデータアナリスト

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

年収

(米国平均)

採用企業

*情報源: Glassdoor

トップ校の学生に選ばれた

うち30校を含む米国トップ30の大学

データアナリティクス講座: 主要情報と質問

データアナリティクスコースの概要

データアナリティクスは、データセットを分析し、その中に含まれる情報について結論を導き出すプロセスです。多くの場合、専門的なシステムやソフトウェアが活用されます。

データアナリティクスコースの利点は何ですか？

当社のコースは、数学、確率論、可視化およびBIツール、実践的な経験など、データアナリティクス分野で成功するための包括的なトレーニングを提供します。

データアナリティクスコース修了後のキャリアの選択肢は？

修了後は、データアナリスト、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどの職種に就くことができ、金融、医療、テクノロジーなど様々な業界で活躍できます。

データアナリティクスコースの選択肢

初級から上級までのコース、専門分野別のトピック、業界特化型のアナリティクストレーニングなど、さまざまなコースを提供しています。基礎的な数学コースから始め、可視化技術を学び、最終的には複数のBIツールを習得できます。

修了証について

修了後には、データアナリティクス分野でのスキルと知識を証明する修了証が発行されます。

当社のオンラインデータアナリティクスコースを受講するメリットは？

当社のオンラインコースは、柔軟な学習環境、専門講師、実践的なプロジェクト、継続的なサポートを提供し、学習の成功を支援します。

データアナリティクスコースを成功させるためのポイントは？

計画的な学習、定期的な練習、フィードバックの活用、実践的なプロジェクトによる知識の応用が重要です。

データアナリティクスコースの受講料はいくらですか？

すべてのコースに共通する複数の料金プランをご用意しています。詳細は次のリンクをご参照ください：https://codefinity.com/pricing。

初心者に最適なデータアナリティクスコースは？

初心者の場合は、まず基本的なnumpyおよびpandasのコースから始めることを推奨します。

データアナリティクスで優れた成果を出すために必要な主要スキルは？

批判的思考、統計分析、データツールやソフトウェアの習熟、プログラミングスキル、効果的なコミュニケーション能力が不可欠です。

データアナリティクスとビジネスインテリジェンスの違いは？

データアナリティクスはデータからパターンや洞察を発見することに重点を置き、ビジネスインテリジェンスはデータを活用して意思決定を行うことに焦点を当てています。

データアナリティクスが医療業界に与える影響は？

データアナリティクスは、患者ケアの向上、業務の最適化、感染症の予測、医療研究の支援など、実用的な洞察を提供することで医療業界に貢献しています。

データアナリティクスとデータサイエンスの必要スキルの違いは？

データアナリティクスは統計的・分析的なスキルが重視されますが、データサイエンスはさらに機械学習、プログラミング、複雑なアルゴリズム開発の専門知識が求められます。

データアナリティクスコースは受講する価値がありますか？

はい、データアナリティクスコースは多くのキャリア機会を開き、需要の高いスキルを身につけ、問題解決能力を高めるため、受講する価値があります。

データアナリティクスは難しいですか？

データアナリティクスは難しい場合もありますが、適切なトレーニングと練習、サポートがあれば、十分に習得可能でやりがいのある分野です。

1.	SQL入門	4 時間	41 章
2.	Excel初心者向け	4 時間	42 章
3.	Tableau基礎	3 時間	38 章
4.	初心者のためのPower BI	4 時間	40 章
5.	中級SQL	3 時間	25 章