トラック Python for Data Analysis - 修了証付きオンライン学習

Python for Data Analysis

Intermediate

4.0

14 reviews

28 Learners

This track will guide you from beginner to advanced levels in data analysis using Python. You will learn how to work with NumPy and Pandas, build powe…

145

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学習内容

Master NumPy and Pandas for efficient data manipulation

Visualize data effectively using advanced techniques

Apply probability theory and mathematical modeling for analysis

Learning track content

NumPyの応用例を探求し、数値計算において最も人気のあるライブラリの一つである理由を理解します。さまざまなデータニーズに効率的に対応するための配列の作成および初期化方法について学びます。

インデックス表記を使用してNumPy配列内の特定の要素やサブセットにアクセスする方法を学びます。条件付きインデックスを適用してデータをフィルタリングし、欠損値を効率的に管理する方法を習得します。

NumPyは、一般的な配列操作を行うための多くの組み込み関数を提供します。これらのツールを活用して、繰り返しのコードを書くことなく、データの変換、集約、分析を効率的に行う方法を学びます。

NumPy配列上で効率的に数学的演算を行う方法を学びます。これらの演算を実際の問題解決に応用し、ベクトル化された計算が数値解析を高速化する仕組みについてより深く理解します。

ブロードキャスティング

基本的な数学演算

Basic線形代数

pandasライブラリの基本を学びます。SeriesおよびDataFrameの作成と操作、その構造の探索、基本的なデータ操作の実践に自信を持つことができます。

CSVファイルおよびTXTファイルからデータを読み込み、管理する方法を習得します。pandasツールを使用してデータセットをインポートし、さらなる分析のために準備する実践的な経験を得られます。

データを効果的に探索、クリーンアップ、要約する方法を学びます。欠損値の処理方法、インサイトの抽出、pandasを用いた基本的な統計操作について理解します。

データの表示

クイズ：head()の使用

クイズ：head()、tail()、および sample()

このセクションでは、タイトルやインデックスによって特定の列を出力する方法を学びます。また、インデックスによって行を選択する方法についても理解を深めます。

ここでは、特定の条件を持つデータを抽出する方法を学びます。また、それらを組み合わせたり、自分自身で条件を作成したりする方法も学びます。

このセクションでは、さまざまなデータ条件の設定に関する知識を深めます。データが定義された値のリストに含まれているか、または2つの値の間にあるかを確認する方法を学びます。また、最大値と最小値を見つける方法についても学びます。

このセクションはコースの中でも特に興味深い内容の一つです。ここでは、データをさまざまな方法でグループ化する方法を学びます。特定のデータグループに関する情報を見つけるために、データアナリストとして役立つスキルを身につけることができます。

このセクションはデータアナリストにとって最も重要なものの一つです。なぜなら、データに不適切な形式の欠損値が含まれている場合、作業が不可能になるためです。したがって、ここではそのような不適切な値への対処方法を学びます。

We will start our way of learning probability theory by considering some basic definitions and rules: what is a stochastic experiment and random event, what is independence and incompatibility of events in the context of probability theory, what is the probability and how can we calculate probabilities of different elementary events.

Stochastic Experiment and Random Event

Probability and It's Properties

Geometrical Probability

Challenge: Solving the Task Using Geometric Probability

Independence and Incompatibility of Random Events

Conditional Probability

In real-life tasks, we often have to deal with complex relationships and, as a result, calculate probabilities of several events or events that depend on each other. Let's consider how we can do this using probability theory.

Inclusion-Exclusion Principle

Challenge: Solving the Task Using Inclusion-Exclusion Principle

The Multiplication Rule of Probability

Law of Total Probability

Bayes' Theorem

Challenge: Solving the Task Using Bayes' Theorem

To solve many real problems in probability theory, special models have been created that describe a particular situation. Let's consider some of the most used models that can be used to describe some discrete results of stochastic experiments.

Binomial Distribution

Challenge: Solving Task Using Binomial Distribution

Multinomial Distribution

Geometric Distribution

Poisson Distribution

Challenge: Solving Task Using Poisson Distribution

What if the result of a stochastic experiment cannot be described by a discrete value? For this, models that work with continuous values are used. Consider the most popular of these models.

Continuous Uniform Distribution

Exponential Distribution

Challenge: Solving Task Using Exponential Distribution

Gaussian Distribution

Challenge: Solving Task Using Gaussian Distribution

Often we are faced with the task of checking the dependence of the results of different stochastic experiments on each other. Moreover, it is necessary not only to assess the presence of dependencies but also to somehow quantify the degree of dependencies. To solve these problems, we can use covariance and correlation.

What is Covariance?

What is Correlation?

Challenge: Solving the Task Using Correlation

Matplotlibによるデータ可視化の基本を学びます。コアとなる概念を理解し、その利点を探り、この基本的なプロットライブラリを使って最初のシンプルなプロットを作成します。

最も一般的なプロットタイプを使ってデータを視覚化する方法を習得します。折れ線グラフ、散布図、棒グラフを作成し、データから得られる洞察を明確に伝える方法を学びます。

プロットをより情報豊かで視覚的に魅力的にする方法を学びます。タイトル、凡例、色、グリッドの追加や、複数のサブプロットを効果的に配置する方法を紹介します。

プロットへのタイトルの追加

凡例の追加

Axesのカスタマイズ

Colors and Transparency

グリッドのカスタマイズ

サブプロット

データの分布やパターンを分析するための統計的な可視化手法を探求します。ヒストグラム、箱ひげ図、円グラフを作成し、より深い統計的洞察を得ます。

ヒストグラム

箱ひげ図

円グラフ

Seabornを使用して、可視化スキルをさらに高めましょう。カウントプロット、KDE、ペアプロット、ヒートマップなどの高度なプロットを作成し、Seabornの洗練されたスタイルとカスタマイズオプションを習得します。

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My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

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I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

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I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.

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Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Project Manager

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Step-by-Step to Stellar Results

インタラクティブなコーディング環境

インタラクティブな環境に飛び込み、リアルタイムのフィードバックと成果指標を活用してコードを書き、実行しながら一歩ずつ学んでいきましょう。

AI搭載のサポート

内蔵のAIアシスタントを活用してエラーの説明、修正案の提示、あるいはコードに関するあらゆる質問に答え、生産性を保ち、詰まることなく作業を進めましょう。

Check your progress

各モジュールの締めくくりとしてクイッククイズを実施し、即時フィードバックを受け、進捗を確認し、主要な概念を確実に習得できたかチェックしましょう。

Promote your expertise

修了後に業界で認められた証明書を取得し、ワンクリックでLinkedInに共有して、あなたの実力を周囲に示しましょう。