
Pythonデータ分析(統計検定2級対応)
Pythonデータ分析(統計検定2級対応)
- 個人
レッスン - 集合研修
講師派遣 - 公開
セミナー - e
ラーニング
統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したさまざまなデータ分析の方法を学習します。
※Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。
- 対象
-
- 新入社員
- 若手社員
- 業種・職種
-
- システム開発
- エンジニア
- 分野
-
- プログラミング
- 総時間数
-
- 25時間
- 総予算
-
- 100,000円〜200,000円
- 開催地
-
- オンライン
- Winスクール全校で開催
- 受講に必要なスキル
-
※Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。
レッスン形態 見積り依頼・申込・ご相談
レッスン 形態 |
対応状況 | 見積り依頼・ 申込・ご相談 |
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個人 レッスン |
○オンライン 講座有り |
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集合研修・ 講師派遣 |
○ | |
公開 セミナー |
× | ー |
e ラーニング |
× | ー |
カリキュラム
Pythonデータ分析(統計検定2級対応)
統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したデータ分析の方法を学習します。 Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象です。
No. | 講座内容 | 研修時間 |
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Pythonデータ分析(統計検定2級対応)目次 | ||
1 | 【実機実習】第1章:Pythonを用いたデータ分析 | |
2 | 【理論解説】第2章:統計に必要な知識 | |
3 | 【実機実習】第3章:データの取得方法 | |
4 | 【理論解説】第4章:統計分析の流れ | |
5 | 【実機実習】第5章:NumPyを用いたデータ操作 | |
6 | 【理論解説】第6章:データの種類 | |
7 | 【理論解説】第7章:尺度の違い | |
8 | 【実機実習】第8章:pandasを用いたデータの読み込みと操作 | |
9 | 【理論解説】第9章:1変数の基本的なグラフ | |
10 | 【理論解説】第10章:2変数の基本的なグラフ | |
11 | 【理論解説】第11章:質的データの分析 | |
12 | 【理論解説】第12章:量的データの分析 1 | |
13 | 【理論解説】第13章:量的データの分析 | |
14 | 【実機実習】第14章:matplotlibを用いた可視化 | |
15 | 【理論解説】第15章:分布の特徴- 3つの代表値 | |
16 | 【理論解説】第16章:分布の特徴- 5数要約 | |
17 | 【理論解説】第17章:分布の特徴- 散らばりの程度 | |
18 | 【実機実習】第18章:一変数の記述統計 | |
19 | 【理論解説】第19章:分布の特徴- 2つの変数の関係 | |
20 | 【実機実習】第20章:二変数の記述統計 | |
21 | 【理論解説】第21章:標本分布の考え方 | |
22 | 【理論解説】第22章:仮説検定の基本 | |
23 | 【理論解説】第23章:1標本問題 | |
24 | 【理論解説】第24章:2標本問題 | |
25 | 【理論解説】第25章:適合度検定と独立性の検定 | |
26 | 【理論解説】第26章:一元配置分散分析 | |
27 | 【実機実習】第27章:仮説検定 | |
28 | 【理論解説】第28章:線形回帰モデル | |
29 | 【実機実習】第29章:回帰分析 | |
30 | 【理論解説】第30章:ベイズ理論 | |
31 | 【理論解説】第31章:ベイズの定理の利用 | |
32 | 【理論解説】第32章:ベイズ理論の応用 | |
33 | 【実機実習】第33章:ベイズ統計の利用 |
料金
個人 レッスン |
1名:171,600円(税込)25時間 |
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集合研修・ 講師派遣 |
応相談(価格表はこちら) |
この講座が含まれた
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Python ライセンス+データ分析対象
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分野- プログラミング
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プログラミング未経験者向け。データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学び、IoT デバイスの制御システムや機械学習システムを構築する上で必要なプログラミングスキルを習得します。さらに、Python プログラミングに関する文法や基礎的な知識に対する理解を証明する、一般社団法人 Python エンジニア育成推進協会認定の「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格を目指し、統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Python プログラミングを使用したさまざまなデータ分析の方法を学習します。 -
Python & AI データアナリスト対象
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- 若手社員
業種・職種- システム開発
- エンジニア
分野- プログラミング
総時間数- 35時間以上
総予算- 400,000円以上
開催地- オンライン
プログラム未経験の方向け、Pythonの基礎からデータ分析手法を身につけ、機械学習ライブラリを使用したAIプログラミングの構築スキルを習得します。 -
Pythonデータアナリスト対象
- 新入社員
- 若手社員
業種・職種- システム開発
- エンジニア
分野- プログラミング
総時間数- 35時間以上
総予算- 300,000円〜400,000円
開催地- オンライン
プログラミング未経験者向け。Pythonプログラミングの基礎から、統計的知識に基づいたデータ分析手法の習得までを目指します。