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コース内容

コース概要

業界を問わずさまざまなビジネス場面において、統計学をベースにしたデータ分析は重要になってきています。
Pythonによる統計解析手法に基づいたデータ分析手法として、相関分析、回帰分析、推定、検定について最低限の知識、手法を理解し、簡単な解析ができるスキルを身につけます。
また、実践的な演習をハンズオンで実施、Pythonにおけるデータ処理、グラフ化を習得していただきます。

学習目標

・統計とデータマイニングの目的を理解し、データマイニングの様々な手法を理解する
・Pythonを使用した統計解析やデータマイニングを理解する

対象者

・ビジネスのさまざまな場面でデータ分析をすることに関心がある方
・さまざまなアンケート調査などで、その結果を統計的に分析する必要がある方
・エンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャーとしての技術の幅を広げたい方
・データ分析のためのPythonライブラリ講座受講済み、または同等の知識のある方を推奨

前提知識

・Python入門1およびPython入門2受講済み、もしくはPythonの基本文法に加えてクラス定義や複雑なリスト処理の知識をお持ちの方
・データ分析のためのPythonライブラリ受講済み、または同等の知識のある方を推奨

（関連するコースへのリンク）

　【AD151】Python入門 1
　【AD152】Python入門 2

スクール環境

・OS: Windows
・プログラミング言語: Python
・ツール：Jupyter Notebook

内容

●データ分析概要
・データ分析とは
・データ分析の効果
・データ分析と統計解析
・ビッグデータ
・データの準備

●データ収集
・データダウンロード
・スクレイピング概要
・BeautifulSoup
・JSONデータのパース
・Pandasによるスクレイピング
・WebAPIを利用したスクレイピング
・クローリング

●データの前処理（クレンジング）
・データの前処理 概要
・欠損値の対処
・外れ値の対処
・型変換
・ダミー変数化
・データスケーリング

●データの把握
・基本統計量
・データ分布と可視化
・正規分布

●相関分析
・相関分析 概要
・相関係数
・相関比
・連関係数

●統計的推定
・統計的推定 概要
・点推定
・区間推定

●統計的検定
・1変量データのt検定
・2群のデータに対するt検定
・比率の検定
・カイ二乗検定

●機械学習概要
・機械学習の手法
・特徴ベクトル
・機械学習のPythonライブラリ（scikit-learn）
・機械学習の流れ
・データ分割

●回帰分析
・回帰分析 概要
・単回帰分析
・回帰式の作成
・回帰分析 精度の評価
・scikit-learnによる回帰分析
・重回帰分析

備考

コース内容につきましては、予告なく変更／更新される場合があります。

このコースは「PythonによるAI/機械学習」コースと組み合わせることで「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の試験範囲をカバーします。
Pythonエンジニア育成推進協会が提供する認定試験情報は下記をご参照下さい。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験

[開催パターン]
本コースは「集合研修」、「Liveオンライン研修」、「集合研修」と「Liveオンライン研修」を同時に開催する「ハイブリッド研修」のいずれかで開催します。

※ハイブリッド研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/hybrid/index.html

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
Liveオンライン研修　電子テキスト

[Liveオンライン研修]
※受講までの流れ
Liveオンライン研修　受講までの流れ

※【会場】Liveオンラインまたは【会場】Liveオンライン（H）の方
Liveオンライン研修で受講される場合、ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
Zoomの使用については、下記をご確認ください。
Liveオンライン研修 使用ソフトウェア　各種マニュアル

・演習環境
本コースの演習環境はAWS上のサーバを使用します。
サーバへの接続にはリモートデスクトップを使用しますので、利用可能なネットワーク環境（ポート番号：3389/TCP許可）が必要です。
接続確認のための手順については別途ご連絡しますので、研修日前に実施をお願いします。

※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html