オープニング、講座の全体像

2. オープニング、講座の全体像#

この章では、本講座のゴール、ベースとなった書籍、今日の流れを紹介します。 講座の進め方や受講方法は、講座の冒頭にスライドで説明します。

2.1. 講座のゴール#

本講座のゴールは、データ分析の基本プロセス（入力 ➔ 加工 ➔ 可視化）を理解することです。

  • JupyterLabでコードを実行しながら分析を進められる

  • pandasでデータを読み込み・加工・集計できる

  • Matplotlibでデータをグラフにできる

また、応用編として、今後の追加学習の足がかりとなるスクレイピングや機械学習等について説明します。

2.2. ベースとなった書籍#

書籍の表紙

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第3版#

本講座は、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第3版』（翔泳社）をベースにしています。 本講座では、書籍のChapter 2と4の内容を扱います。 書籍の詳細は翔泳社の書籍ページを参照してください。

2.3. 今日の流れ#

  1. オープニング、講座の全体像（この章）: 講座のゴールと今日の流れ

  2. データ分析で何ができるか（10分）: Excelと比べたpandasの強みと、ほかのシステムやAIとの組み合わせ

  3. JupyterLabを使う（30分）: JupyterLabとノートブックの基本操作

  4. pandasでデータ加工（45分）: データの読み込み・抽出・整形・結合

  5. Matplotlibでデータの可視化（40分）: グラフの描き方と、日本語の表示

  6. 応用への道（20分）: 機械学習やスクレイピングの全体像と、講師の実演

  7. まとめ、Q&A（15分）: 全体の振り返りと質疑応答