# 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。

## 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。

## ベースとなった書籍

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:alt: 書籍の表紙
:width: 250px

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](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798191027)を参照してください。

## 今日の流れ

2. 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
3. [](3_deta_analysis.md): 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
4. [](4_jupyter.md): JupyterLabとノートブックの基本操作
5. [](5_pandas.md): データの読み込み・抽出・整形・結合
6. [](6_matplotlib.md): グラフの描き方と、日本語の表示
7. [](7_extend.md): 機械学習やスクレイピングの全体像と、講師の実演
8. [](8_summary.md): 全体の振り返りと質疑応答