商品情報

本講座では、最低限知っておいてもらいたいPythonの文法やライブラリを、ブラウザから直接Pythonを記述、実行できるGoogle colaboratoryを使用しながら解説しています。
一緒にデモを行っていただきながらPythonを実行する、初学者向けの内容となっております。

第1章　Pythonの環境を作る
Pythonの環境を作る

第2章　プログラミングの基礎を学ぶ
どんなプログラムでも3つの処理が基本／変数／演算子／変数や演算子を使って、対話的に試す／条件分岐／繰り返し

第3章　便利な機能
リスト／（参考）タプルや集合／モジュール・パッケージ・ライブラリ／関数を自分で作る

第4章　データの投入に挑戦
データ分析の基本的な流れ／高速にデータを演算できるNumPy／PandasのDataFrameで二次元のデータを扱う

第5章　予測してみる
機械学習とは／回帰

第6章　可視化してみる
matplotlib／グラフ

商品内容

pythonの基本文法とデータ分析入門

• カリキュラム 第1章　Pythonの環境を作る Pythonの環境を作る

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ どんなプログラムでも3つの処理が基本

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ 変数

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ 演算子

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ 変数や演算子を使って、対話的に試す

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ 条件分岐

• カリキュラム 第2章　プログラミングの基礎を学ぶ 繰り返し

• カリキュラム 第3章　便利な機能 リスト

• カリキュラム 第3章　便利な機能 （参考）タプルや集合

• カリキュラム 第3章　便利な機能 モジュール・パッケージ・ライブラリ

• カリキュラム 第3章　便利な機能 関数を自分で作る

• カリキュラム 第4章　データの投入に挑戦 データ分析の基本的な流れ

• カリキュラム 第4章　データの投入に挑戦 高速にデータを演算できるNumPy

• カリキュラム 第4章　データの投入に挑戦 PandasのDataFrameで二次元のデータを扱う

• カリキュラム 第5章　予測してみる 機械学習とは

• カリキュラム 第5章　予測してみる 回帰

• カリキュラム 第6章　可視化してみる matplotlib

• カリキュラム 第6章　可視化してみる グラフ