SEカレッジ「Pythonによるデータ分析入門」

目次

• 1. 事前準備：環境の構築
  • 1.1. 対象のPythonバージョン
  • 1.2. 仮想環境を作成する（venv）
  • 1.3. ライブラリをインストールする
  • 1.4. 環境を確認する
  • 1.5. （オプション）uvで環境を作成する
  • 1.6. うまくいかないとき
• 2. オープニング、講座の全体像
  • 2.1. 講座のゴール
  • 2.2. ベースとなった書籍
  • 2.3. 今日の流れ
• 3. データ分析で何ができるか（10分）
  • 3.1. Excelと比べたPythonの強み
  • 3.2. ほかのシステムとの組み合わせ
  • 3.3. AI・機械学習でのデータ活用
  • 3.4. 本講座で扱う範囲
• 4. JupyterLabを使う（30分）
  • 4.1. JupyterLabとNotebookとは
  • 4.2. JupyterLabを起動する
  • 4.3. 基本的な使い方
  • 4.4. コードを実行する
  • 4.5. 便利な使い方
• 5. pandasでデータ加工（45分）
  • 5.1. pandasとは
  • 5.2. SeriesとDataFrame
  • 5.3. CSVファイルの書き出しと読み込み
  • 5.4. 売上データを読み込む
  • 5.5. データを抽出する
  • 5.6. データを整形する
  • 5.7. データを連結する
  • 5.8. データを集計する
  • 5.9. さまざまなファイル形式の読み込みと書き出し
  • 5.10. この章のまとめ
• 6. Matplotlibでデータの可視化（40分）
  • 6.1. Matplotlibとは
  • 6.2. 可視化ライブラリのエコシステム
  • 6.3. 売上データを読み込んで折れ線グラフを描く
  • 6.4. グラフにタイトルと軸ラベルを付ける
  • 6.5. 棒グラフで比較する
  • 6.6. 散布図で関係を見る
  • 6.7. ヒストグラムで分布を見る
  • 6.8. そのほかのグラフ
  • 6.9. 日本語の表示
  • 6.10. pandasからグラフを描く
  • 6.11. この章のまとめ
• 7. 応用への道（20分）
• 8. まとめ、Q&A（15分）