データ分析のためのPython

データ分析のためのPython講座

Pythonを使用したデータの探索、クリーニング、分析方法の習得。データサイエンス分野で最も広く利用されている言語であるPythonを活用し、PandasやNumPyによるデータ操作から、MatplotlibやSeabornを用いた可視化までを網羅。このカテゴリでは、初心者からデータ活用スキルを高めたい方まで、実際のデータセットを用いた分析体験とデータに基づく意思決定力の向上を目指す内容を提供。

4.6

評価は以下に基づく 743 レビュー.

9,204 学習者

すでに登録済み

身につけたスキル：

A/B Test DesignAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationCausal InferenceChi-Square AnalysisCohort AnalysisCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Cleaning Data Extraction TechniquesData StorytellingData Transformation Data Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsETL and ELT ConceptsExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFactorial ExperimentsFeature Encoding Feature Engineering Feature Scaling Feature Selection Funnel AnalyticsHypothesis TestingIncremental Loading StrategiesInteger ProgrammingInteraction EffectsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringMatplotlibを用いたPython可視化Metric Framework DesignMissing Value Imputation Monte Carlo SimulationMultivariate AnalysisNumPy基礎NumPy応用技術NumPy関数Optimization ModelingOrchestration PatternsOutlier Detection Pipeline BuildingPipeline ModularizationPortfolio SimulationPython Data ManipulationPython ProgrammingPythonによる可視化Random Sampling in PythonResource Allocation ModelingRevenue SegmentationRisk EstimationSeabornによる可視化Sensitivity AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistics with PythonUnit Economics CalculationWeb Scraping with Pythonpandasにおけるデータのインデックス付けと選択pandasによるデータ集約pandasデータ操作t-test and z-test Applicationデータ可視化データ可視化手法

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

閲覧データ分析のためのPython 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

Data Wrangling with pandas

4 時間

33 章

中級

16 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

18 現在学習中

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

Ultimate Visualization with Python

3 時間

26 章

中級

13 現在学習中

習得済みスキル： Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Web Scraping with Python

3 時間

23 章

中級

1 現在学習中

習得済みスキル： Python Programming, Web Scraping with Python

Statistics with Python

6 時間

38 章

上級

8 現在学習中

習得済みスキル： Statistics with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 時間

12 章

初心者

3 現在学習中

習得済みスキル： Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Exploratory Data Analysis with Python

2 時間

18 章

初心者

2 現在学習中

習得済みスキル： Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

Data Pipelines with Python

2 時間

15 章

中級

2 現在学習中

習得済みスキル： ETL and ELT Concepts, Batch Data Pipeline Design, Data Extraction Techniques, Data Transformation with pandas, Database Loading with sqlite3, Incremental Loading Strategies, Pipeline Modularization, Logging and Monitoring, Orchestration Patterns

Business Analytics and Decision Making with Python

2 時間

18 章

中級

習得済みスキル： Cohort Analysis, Funnel Analytics, Unit Economics Calculation, Revenue Segmentation, Customer Segmentation, Metric Framework Design, Python Data Manipulation, Business Data Visualization

Optimization Methods for Data Analytics

1 時間

12 章

初心者

習得済みスキル： Optimization Modeling, Linear Programming in Python, Integer Programming, Resource Allocation Modeling, Assignment & Transportation Problems, Sensitivity Analysis, Analytics-Driven Decision Making

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

3 時間

31 章

初心者

1 現在学習中

習得済みスキル： Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Simulation and Monte Carlo Modeling with Python

2 時間

14 章

中級

習得済みスキル： Random Sampling in Python, Monte Carlo Simulation, Risk Estimation, Sensitivity Analysis, Portfolio Simulation

1 2

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

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

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

ビッグデータアナリスト

データアナリスト

データアーキテクト

システムアナリスト

$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

データ分析のためのPython講座: 主要情報と質問

Pythonによるデータ分析とは何ですか？

Pythonによるデータ分析は、Pythonを用いてデータの収集、操作、解釈を行うことに重点を置いています。Pandasによるデータフレーム操作、NumPyによる数値計算、データ可視化ツールの活用などが含まれ、データアナリストやデータサイエンティストを目指す方にとって不可欠な内容です。

これらのコースを受講する前にPythonの知識は必要ですか？

基本的なPythonの知識があると役立ちますが、必須ではありません。多くのコースでは、データに特化した内容に入る前に、簡単な復習や初心者向けの導入が用意されています。データのクリーニング、フィルタリング、分析などのトピックを扱います。

Pythonによるデータ分析コースで身につくスキルは何ですか？

CSVやExcelファイルの操作、大規模データセットの処理、欠損データの対応、統計量の計算、可視化の作成、意味のあるインサイトの抽出などを学びます。また、適切な問いを立て、データに基づいた意思決定を支援する能力も身につきます。

これらのコースで使用されるライブラリやツールは何ですか？

コースでは主にPandas、NumPy、Matplotlib、Seabornが扱われます。一部のコースではJupyter Notebook、Plotly、ExcelやSQL、Google Sheetsとの連携も含まれる場合があります。

コースは実践的ですか？

はい。ほとんどのレッスンにはライブコードエディタ、実際のデータセットを使った演習、売上や顧客行動、公的データの分析などの小規模プロジェクトが含まれています。実践的なアプローチにより、理論だけでなく実際に手を動かして学ぶことができます。

Pythonによるデータ分析はどのようなキャリアに役立ちますか？

このスキルセットは、データアナリスト、ビジネスアナリスト、プロダクトアナリスト、マーケティングアナリスト、ジュニアデータサイエンティストなどの職種にとって重要です。また、オペレーション、財務、データに基づくレポートや意思決定が求められるあらゆる職種にも役立ちます。

修了証はもらえますか？

はい。コース修了後には、Pythonを用いたデータ分析スキルを証明する修了証が発行されます。履歴書やポートフォリオ、就職活動において強力なアピール材料となります。

Pythonによるデータ分析と併用してAIツールは使えますか？

もちろんです。多くのコースでは、AI（ChatGPTやCopilotなど）を活用してPandasクエリの作成、データクリーニング、可視化の自動生成などを行う方法についても解説しており、作業効率の向上に役立ちます。

1.	Pandasによるデータ整形	4 時間	33 章
2.	NumPy基礎	3 時間	26 章
3.	Pythonによる究極の可視化	3 時間	26 章
4.	Web Scraping with Python	3 時間	23 章
5.	Statistics with Python	6 時間	38 章