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プログラミング・ネットワーク

Pythonデータ分析

Python&統計学
知識と技術を身につけて
データアナリストを目指す!

AIやIoT技術の浸透によって、身の回りのさまざまなデータをリアルタイムに収集できるようになった今、注目されるのが統計学に基づいたデータ分析の知識や技術です。WinスクールではPythonを用いたデータ分析の手法と、統計学的な知識を合わせて個人レッスンで学べるカリキュラムをご用意しています。

Pythonデータ分析講座

Pythonデータ分析講座 詳細

Pythonを用いたデータ分析スキルを習得
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プログラミング修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。

  • こんな方におすすめ
  • プログラマーを目指す方
  • データサイエンティストを目指す方
  • Pythonの利用経験がある方
受講料
税抜134,000円(税込147,400円)
入学金:税抜18,000円(税込19,800円)
教材費:税抜4,000円(税込4,400円)
受講時間
150分×10回(25時間)
受講期限:3ヶ月

カリキュラム詳細

  • Pythonを用いたデータ分析
  • Pythonとデータ分析
  • 学習環境の構築
  • Jupyter Notebookの利用
  • 統計に必要な知識
  • 統計と統計学
  • 統計学が利用される場面
  • 統計学に必要な知識-統計学の分類
  • 統計学に必要な知識-統計学でよく使うギリシャ文字
  • 統計学に必要な知識-数学の範囲
  • 統計学に必要な知識-2つの変数
  • データの取得方法
  • データの入手場所
  • ライブラリを用いたデータの入手と加工
  • 統計分析の流れ
  • 統計分析と検定の流れ-概要
  • 統計分析と検定の流れ-データの準備
  • 統計分析と検定の流れ-記述統計
  • 統計分析と検定の流れ-推測統計
  • 統計分析と検定の流れ-結果の報告
  • NumPyを用いたデータ操作
  • データの生成
  • データの計算
  • データの種類
  • データの種類と統計処理
  • 量的データの特徴と分析
  • 質的データの特徴と分析
  • 尺度の違い
  • 統計学の尺度
  • 名義尺度
  • 順序尺度
  • 間隔尺度
  • 比例尺度
  • pandasを用いたデータの読み込みと操作
  • データの読み込み
  • データの操作
  • 1変数の基本的なグラフ
  • 代表的なグラフとその用途
  • 棒グラフ
  • 折れ線グラフ
  • 円グラフ
  • 帯グラフ
  • レーダーチャート
  • バブルチャート
  • ローソク足
  • 2変数の基本的なグラフ
  • 複合グラフ
  • 散布図
  • モザイク図
  • 質的データの分析
  • 質的データの表し方
  • 度数分布表
  • 棒グラフとヒストグラム
  • パレート図
  • クロス集計表
  • 行比率と列比率
  • 量的データの分析 1
  • 連続データと離散データ
  • 離散データの度数分布表
  • 連続データの度数分布表
  • 度数分布表とヒストグラム
  • 量的データの分析 2
  • 分布の特徴
  • 階級幅が等しくないヒストグラム
  • 幹葉図の表現
  • 度数分布表の拡張
  • 累積相対度数グラフ
  • matplotlibを用いた可視化
  • グラフの表示
  • pandasを用いたグラフ表示
  • 分布の特徴- 3つの代表値
  • 基本統計量
  • 平均値とΣの見方
  • 中央値
  • 最頻値
  • 代表値の特徴
  • 分布の特徴- 5数要約
  • 5数要約
  • 範囲(レンジ)
  • 四分位数とパーセンタイル
  • 箱ひげ図
  • 分布の特徴- 散らばりの程度
  • データのバラつきを示す値
  • 偏差・分散・標準偏差の計算
  • 標準偏差の読み取り方
  • 変動係数
  • データの標準化
  • 偏差値の計算
  • 外れ値の対処
  • 一変数の記述統計
  • pandasを用いた統計量の表示
  • データのグループ化
  • 分布の特徴- 2つの変数の関係
  • 相関関係
  • 相関表の作成
  • 共分散の概要
  • 共分散の計算
  • 相関係数の概要
  • 相関係数の計算
  • 理論値の計算
  • 二変数の記述統計
  • pandasを用いた相関の確認
  • 標本分布の考え方
  • 標本分布
  • t分布
  • x2分布(カイ2乗分布)
  • 仮説検定の基本
  • 仮説検定とは
  • 帰無仮説・対立仮説・有意水準
  • 両側検定と片側検定
  • 検定統計量と棄却域
  • 第1種過誤・第2種過誤
  • 1標本問題
  • 母平均の検定(母分散が既知の場合)
  • 母平均の検定(母分散が未知の場合)
  • 母分散の検定
  • 母比率の検定
  • 2標本問題
  • 母平均の差の検定
  • 母分散の比の検定
  • 母比率の差の検定
  • 適合度検定と独立性の検定
  • 適合度検定
  • 独立性の検定
  • 分散分析とは
  • 一元配置分散分析
  • 一元配置分散分析の考え方
  • 分散分析の検定統計量
  • 仮説の検定
  • 仮説検定
  • scipy.statsの利用
  • 線形回帰モデル
  • 回帰分析とは
  • 線形単回帰モデル
  • 回帰係数の区間推定
  • 回帰係数に関する検定
  • 回帰の現象
  • 線形重回帰モデル
  • 自由度調整済み決定係数
  • 回帰の有意性の検定と回帰係数に関する検定
  • 相関係数の区間推定
  • 無相関性の検定
  • 回帰分析
  • statsmodelsの利用
  • ベイズ理論
  • ベイズ理論とは
  • 従来の統計学との違い
  • ベイズの定理の利用
  • ベイズの基本公式
  • ベイズの展開公式
  • ベイズの展開公式の利用
  • ベイズ理論の応用
  • 迷惑メールフィルタリングへの利用
  • 機械学習・人工知能への利用
  • ベイズ統計の利用
  • ナイーブベイズ分類
  • スパムフィルタの作成
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知っておくとちょっと役立つさまざまな情報をご用意!この講座を受講されている方に、以下の記事がよく読まれています。

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受付時間 9:00~21:00(土日祝 9:00~18:00)

担当講師からのメッセージ

楽しみながら学習していただけるように精一杯お手伝いさせていただきます!

Webエンジニアの面白いところは「自分が行った仕事」が目に見える形で世に出ることです。自分が作ったホームページやアプリの告知ポスターなどを街で見かけたらワクワクしませんか?「これ俺が作ったんだぜ」と胸を張って誇れる仕事です。指導の際には「楽しんで作っていただくこと」をモットーにしています。Web開発技術は「完璧でなくても動く」ため、初心者が学びやすいという懐の深さがあります。しかし、その一方で、プログラミングのフェーズでは一文字の間違いだけでも動かなくなるという敷居の高さがあるのも事実です。それぞれの開発・学習のフェーズに合わせて、最大限楽しみながら学習していただけるように精一杯お手伝いさせていただきます。よろしくお願いいたします。

Teachers Name:M.Echigo

卒業生からのメッセージ

Pythonデータ分析講座と
セットで学べる「総合コース

Pythonデータアナリスト
Python&データ分析コース

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。
※+79,200円(税込・教材費別途)で「エンジニアのための基礎知識(全4講座セット)」を追加できます。

  • こんな方におすすめ
  • プログラミング未経験の方
  • データアナリストを目指す方
講座内容
受講料
税抜282,800円(税込311,080円)
入学金:税抜18,000円(税込19,800円)
教材費:税抜7,000円(税込7,700円)
受講時間
150分×24回(60時間)
受講期限:6ヶ月

Pythonライセンス+データ分析
Python&データ分析+資格取得コース

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とPython3エンジニア認定基礎試験の取得までを目指します。
※+79,200円(税込・教材費別途)で「エンジニアのための基礎知識(全4講座セット)」を追加できます。

  • こんな方におすすめ
  • プログラミング未経験の方
  • データアナリストを目指す方
  • 就職に有利な資格を取得したい方
講座内容
受講料
税抜331,900円(税込365,090円)
入学金:税抜18,000円(税込19,800円)
教材費:税抜10,000円(税込11,000円)
受講時間
150分×28回(70時間)
受講期限:7ヶ月

Python&AIデータアナリスト
Python&データ分析+AIプログラミング実習コース

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。
※+79,200円(税込・教材費別途)で「エンジニアのための基礎知識(全4講座セット)」を追加できます。

  • こんな方におすすめ
  • プログラミング未経験の方
  • データアナリストを目指す方
  • PythonでAIシステムを開発したい方
講座内容
受講料
税抜403,200円(税込443,520円)
入学金:税抜18,000円(税込19,800円)
教材費:税抜10,000円(税込11,000円)
受講時間
150分×36回(90時間)
受講期限:9ヶ月

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直接ご来校いただける方

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電話・ビデオチャットでの
説明をご希望の方

お電話またはビデオチャットで、専任のカウンセラーとの個別カウンセリングで最適な講座をご提案いたします。

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年間17,000人以上が受講する
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個人レッスン

年間17,000人以上を指導するWinスクールのプロ講師陣が、一人ひとりにあわせた「個人レッスン」でご対応します。担当講師は単に質問に答えるだけでなく、繰り返し理解度を確認し受講生に合わせて段階的に学習を進めるので、初心者から経験者までその方が目標とされる技術や知識が確実に身につきます。

Winスクールこだわりの個人レッスン

即戦力のプログラミングスキルが身につく
IT業界の声を取り入れた
実践的なカリキュラム

Winスクールでは、年間約1,500社の企業研修を実施する中で企業からのさまざまなご要望に対応しています。実際の現場で必要とされる技術や知識を教材や講師の指導に反映していますので、未経験から学習をはじめてもIT業界で活躍できるだけの即戦力としてのテクニックを身に付けることができます

IT業界の声を取り入れた実践的なカリキュラム

さまざまな学び方が選べる
教室でもオンラインでも
個人レッスンで学べる受講形態

Winスクールでは他社に先駆けてオンラインレッスンも実施しています。教室のレッスンと全く同じカリキュラムと指導内容でオンライン個人レッスンが受講できる点が特長です。また、授業専用パソコンも追加料金なしでお送りしています。最寄りに教室が無かったり、さまざまな事情でご自宅での受講を余儀なくされる方でもオンライン個人レッスンでスキルを身につけられます。

教室でもオンラインでも個人レッスンで学べる受講形態

対面&オンラインの組み合わせで基礎から実践までサポート
業界経験者がオンラインで直接指導する
マスターレッスン

プログラミング言語などの基礎学習は、教室でその場にいる講師による対面での直接指導を中心にしっかり基礎固めを行います。また、専門性の高い高度なレッスンは、その分野での実務経験豊富な専門講師がオンラインで直接指導します(マスターレッスン)。指導方法は対面と同じ個人レッスンです。さらに、オンラインに慣れていない方も教室の講師がしっかりサポートしますので安心して受講いただけます。

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