Streamlit, Pandas, Pythonで学ぶ！データ分析の基礎とインタラクティブダッシュボード作成入門

＊＊＊　更新情報　＊＊＊

・2021/7/3：セクション12, レクチャー92に「GitHubのDescriptionとREADMEにデータの出典元を記載」を追加しました。

・2021/5/28：セクション11, レクチャー78に「データの出典元を記載」を追加しました。

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日本国民の一人当たり賃金の傾向や特性についてどのくらい知っていますか？

少なくとも私は自分の手を動かしてデータを見ることによってたくさんの新しい発見がありました。

みなさんもメディアなどからの情報だけでなく、データ分析の基礎を学びながらご自身でデータを見る力を養ってみませんか？

この講座では、Pythonを使ったデータ分析の基礎とインタラクティブダッシュボード作成について学べます。

特に、Pythonにおけるデータ分析をするための必須となるライブラリ（Pandas, Matplotlib）の環境構築や基本操作について解説します。

また、Pythonだけでデータ分析Webアプリを作ることが出来るStreamlitの環境構築や基本操作についても解説していきます。

実践編では、日本政府が提供しているオープンデータの一つである一人あたり賃金データを使って、データの整形・基礎集計・可視化を行い、データの理解を深めていきます。

更に、Streamlitを使ってインタラクティブなダッシュボードの作成・Web上への公開（デプロイ）を行います。

本講座を学ぶことで、基本的なデータ分析からインタラクティブダッシュボードの作成更にはデプロイといった一連の流れをこの講座で体験していただけます。

□講座の特徴

• Pythonの基礎は学んだが次に何をすれば良いかまだ決まっていない

• 国のオープンデータを使って楽しくデータ分析の基礎を身につけたい

• Streamlitを使ったダッシュボード開発に興味がある

上記に当てはまる方はこの講座に向いていると思います。

□講座で取り扱わない内容

• データサイエンス（統計学や機械学習）は扱いません

• データサイエンスに特化したPythonライブラリ（scikit-learn, tensorflowなど）は扱いません

• Gitの詳細な使い方については解説していません

※上記内容についてはこの講座では扱わない内容ですので、ご注意ください。

注：本コースの最後はRESASという国のオープンデータを使って分析した結果をWeb上に公開しますので、データの出典元の記載とRESASの利用規約を確認することを忘れずにやっておきましょう。

免責：

本コースの内容は、情報の提供を目的としています。したがって、本コースで学習された内容を使った運用もしくは情報発信等は、必ずお客様自身の責任と判断で行って下さい。これらの情報の運用や発信の結果について、本コース作成者（やじろべえ）はいかなる責任も負いません。あらかじめ、ご承知おきください。