Pythonによるデータ分析講座

動画コンテンツ一覧

1. オープニング

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   5分

   講座のストーリー

2. 第1部 Python入門

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   19分

   はじめに

   Colabの使い方 / Python基礎構文 / 練習問題

   

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   無料視聴可

   46分

   データ型

   データ型とは / メソッドと組み込み関数

   

   45分

   データの操作

   データの操作 / 練習問題

   

   53分

   制御構文

   制御構文とは / 条件分岐 / 練習問題 / 繰り返し

   

   50分

   関数

   練習問題 / 関数とは / 関数の使い方 / 関数の定義構文

   

   53分

   オブジェクト指向

   Pythonにおけるオブジェクト指向 / class構文の使い方とclassの使い方 / オブジェクト指向とは / 練習問題

   

   53分

   エラー処理

   エラー処理とは / 例外の種類 / 例外処理 / 練習問題

   

   29分

   標準ライブラリ

   Pythonパッケージ / Python標準ライブラリ / モジュール

3. 第2部 数学のおさらい

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   12分

   基礎編

   シグマ / 指数と対数 / 関数 / 集合

   

   11分

   行列計算

   スカラー・ベクトル・行列 / 行列の積 / 行列の計算 / 行列を用いて連立方程式を解く

   

   7分

   微分と積分

   微分とは / 積分とは

   

   9分

   確率統計

   ヒストグラム / 度数分布 / 箱ひげ図 / 統計の代表値

4. 第3部 データ分析ライブラリ

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   23分

   NumPyの使い方と演習~概要と利用方法~

   1次元配列 / 2次元配列 / NumPyの利用方法 / NumPyの概要

   

   14分

   NumPyの使い方と演習~要素の生成~

   乱数 / 単位行列 / 同じ要素の配列を作る / 数列を返す

   

   14分

   NumPyの使い方と演習~連結・分割~

   分割 / 次元追加 / 転置 / 連結

   

   20分

   NumPyの使い方と演習~配列の演算~

   ブロードキャスト / ユニバーサルファンクション / 判定・論理値 / 配列の掛け算

   

   3分

   NumPyの使い方と演習~関数とメソッド~

   関数とメソッド

   

   18分

   NumPyの使い方と演習~練習問題~

   練習問題 / 解説

   

   16分

   pandasの使い方と演習~pandas概要と利用~

   DataFrameとは / DataFrameの概要を見る / Seriesとは / pandasの利用方法

   

   8分

   pandasの使い方と演習~データ抽出~

   ilocを使ったアクセス / locを使ったアクセス / 添字を使ったアクセス

   

   11分

   pandasの使い方と演習~データ読み書き~

   CSVファイル / Excelファイル / HTMLファイル / データの再利用

   

   8分

   pandasの使い方と演習~条件で抽出~

   メソッドの引数にブール式を記述 / 比較演算を組み合わせて真理値を生成 / 真理値をインデックスとして利用できる

   

   10分

   pandasの使い方と演習~データの変換や並べ替え~

   データの削除 / データ型変換 / 並べ替え / 組み合わせデータの挿入

   

   7分

   pandasの使い方と演習~時系列データ~

   「data」列の1週ごとの平均 / 「date」列から「月」を取得

   

   8分

   pandasの使い方と演習~欠損値処理~

   pandasではNaNは numpy.nan 型を利用する / データが存在しない値を と表現する / 欠損したデータをどのように扱うかは場合による

   

   3分

   pandasの使い方と演習~データの連結~

   列方向（横）に連結 / 行方向（縦）に連結

   

   6分

   pandasの使い方と演習~統計データの扱い~

   基本統計量 / 正規分布に従う乱数を生成し、DataFrameを作成

   

   14分

   pandasの使い方と演習~練習問題~

   練習問題 / 解説

   

   14分

   matplotlibの使い方と演習~Matplotlibの使い方~

   MATLABスタイル / Matplotlibとは / オブジェクト指向スタイル / 描画オブジェクトとサブプロット

   

   8分

   matplotlibの使い方と演習~グラフの種類~

   ヒストグラム / 折れ線グラフ / 散布図 / 棒グラフ

   

   2分

   matplotlibの使い方と演習~pandasのオブジェクトからグラフ描画~

   グラフを描画するメソッドを実行してグラフを描画

   

   13分

   matplotlibの使い方と演習~練習問題~

   練習問題 / 解説

5. 第4部 機械学習の概念

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   13分

   機械学習とは

   AIとは / 数値の予測とは / 機械学習が得意とする分野 / 注目が集まっている技術

   

   14分

   データ分析エンジニアとPython

   Pythonツールの紹介 / データ分析エンジニアが付加的に持つべき技術 / データ分析エンジニアが持つべき技術 / データ分析エンジニアとは

   

   14分

   機械学習の流れ

   機械学習の処理の手順

   

   4分

   機械学習と数学

   何を学ぶ必要があるか / 微分 / 確率統計 / 線形代数

6. 第5部 scikit-learnを使った機械学習の実践

   担当講師｜
   寺田 学 株式会社CMSコミュニケーションズ 代表取締役

   

   32分

   教師あり機械学習(回帰)

   データの読み込み / 可視化して確認 / 学習（訓練）工程 / 練習問題

   

   30分

   教師あり機械学習(分類)

   データの読み込みと確認 / 学習（訓練）工程 / 結果を数値で確認 / 練習問題

   

   32分

   教師あり機械学習の評価とモデル改善

   グリッドサーチ / 交差検証 / 機械学習(回帰・分類)の評価 / 練習問題

   

   29分

   アルゴリズム選択

   アルゴリズムの概要を知る / アルゴリズムチートシート / 練習問題

   

   21分

   データの正規化

   ダミー変数化 / データの正規化 / 正規化ずみのデータで機械学習 / 練習問題

   

   36分

   教師なし機械学習(クラスタリング・次元削減)

   クラスタリング / 次元削減 / 練習問題