【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析
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【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析

環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース
3.8 (8 ratings)
Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Created by Tetsuya T
Last updated 7/2017
Japanese
Current price: $10 Original price: $90 Discount: 89% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 8 hours on-demand video
  • 25 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • 環境構築
  • プログラミングの前提知識:コマンドプロンプト、エディタ
  • Pythonの主要なプログラミング文法
  • Pythonを用いたデータ分析(研究・開発の業務を想定した演習)
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Requirements
  • 初歩的なPC操作(コマンドプロンプト・プログラミング等の知識は知らなくてもよい)
  • 対象OS:Windows
  • 大学初年度程度の数学が分かるとより講義が理解しやすいかもしれません
Description

"研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか"に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。


"プログラミングを全く知らない/環境構築ができない"状態から始めて

"Pythonを導入して業務効率化を図れる・データ分析を行える"という状態になります。


~講義の概要~

①環境の構築、前提知識の獲得

・コマンドプロンプトの使い方

・エディタの使い方(Spyder, Jupyter notebook)

②Pythonの基礎

・変数とは

・リストとは、リストの取り扱い

・繰り返し、条件分岐

・ファイルの入出力

・関数

・リスト内包表記、正規表現

・numpy, pandas, matplotlib, scipyの各モジュールの使い方

③データ分析演習(実際の研究開発で使いそうなファイルを用いた演習)

・Excelの実験データを読み込み、回帰直線の算出・グラフの作成。

・スペクトルのフィッティングや数値積分

・センサーなどが出力するtxtファイルからのデータの抽出、データ分析

・実験データとSIMデータの比較。SIMデータの決定係数算出

✳︎受講を検討されている方は、コースのプレビューを約50分用意しておりますので、コースの進め方を一度是非ご覧になってはいかがでしょうか。

Who is the target audience?
  • 研究開発に携わっているが、プログラミングはこれまで経験してこなかった技術者
  • 就活に向けて”Pythonデータ分析”を身に付けたい学生
  • Pythonは未経験だが最近流行りだから触れてみたいという方
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環境構築/前提知識
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Anacondaの導入
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コマンドプロンプトの基礎
07:32



Jupyter notebookとは
02:44

jupyter notebookの使い方
08:39
+
Pythonの基礎1【変数/リスト】
11 Lectures 50:18

変数とは/予約語
05:32

変数の型
06:37

変数の型の変換
03:39


リストのインデックス/スライス
03:58

文字列
03:26

リストの操作【追加/削除/演算】
04:33

リストの操作【文字列の操作】
07:36

タプルとは
02:21

ディクショナリとは
05:01
+
Python基礎2【繰り返し/条件分岐】
11 Lectures 43:08
コメントとは
02:31


print関数の使い方(実践編)*
04:13

input関数の使い方
03:19

条件分岐とは
02:21

比較演算子/論理演算子
05:22

if文
04:30

繰り返し(for ループ)
06:07

enumerate
03:22

continue / break *
04:37

while文の使い方 *
04:45
+
Pythonの基礎3【ファイル入出力/関数/応用】
16 Lectures 01:14:09
ファイルの読込
07:56

ファイルの出力
04:05

with
02:12

関数とは
03:01

関数の定義
02:49

変数のスコープ
03:01

デフォルト引数 *
02:04

無名関数(ラムダ式)
02:28

map, filter*
04:51

モジュールとは
01:39

モジュールのimport
04:36

OSモジュール
08:37

リスト内包表記
06:33

正規表現とは *
04:17

正規表現(基礎編) *
09:33

正規表現(実践編)*
06:27
+
numpy
6 Lectures 34:03
numpyとは
03:24

行列の生成・演算
10:38

行列のスライス・ブールインデックス参照
06:15

ユニバーサル関数
02:09

行列のファイル入出力*
06:29

行列の評価・操作
05:08
+
pandas
10 Lectures 01:14:45
pandasとは
03:41

Seriesの作成
04:57

DataFrameの作成
04:21

txt,csv,Excelファイルからの入出力
09:46

DataFrameの操作【取得】
08:39

DataFrameの操作【インデックス】
08:10

DataFrameの操作【変更】
12:10

マルチインデックス*
05:26

データのマージ
09:31

ビニング
08:04
+
Matplotlib
7 Lectures 48:11


グラフの書き方(基礎編2)~subplot~
04:44

グラフの書き方(応用編)~3次元プロット~ *
05:49

グラフの書き方(応用編2)~インタラクティブ~
07:31

グラフの設定
15:46

グラフの保存
03:10
+
scipy
3 Lectures 13:21
scipyとは
02:11

多項式近似・非線形近似
06:54

数値積分
04:16
+
データ分析演習
6 Lectures 01:17:53

演習1:実験データの回帰直線
12:43

演習2:スペクトルのフィッティング、積分
12:54

演習3:テキストデータの取り扱い、線形近似、非線形近似
18:58

演習4:実験、SIMデータの比較・決定係数の算出(前編)
12:37

演習4:実験、SIMデータの比較・決定係数の算出(後編)
14:08
About the Instructor
Tetsuya T
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1 Course
研究者・技術者

企業の研究/開発者。

実験と数値シミュレーションの両方を行っており、実験家と理論家の橋渡しを行う。

業務では主にデバイス開発を行っている。

数値シミュレーションでは量子化学計算、有限要素法(CFD,電磁場解析)、モンテカルロ法の他、画像処理など分野を超えた様々な領域に従事。


大阪大学大学院理学研究科修了。

学生時代はForntran95をメインに使用しており、OpenMPとMPIの並列化を併用したスパコンでの大規模数値計算を行っていた。


使用するプログラミング言語(頻度順):

Python(メイン)、Fortran、Perl、Swift、Octave、C++、 C言語、Java