こんにちは、PyQマーケティングチームです。
近年人気のあるデータ分析ですが、学ぶためには何からやればいいのかわからない人も多いのではないでしょうか？
そんな人にはまずデータ分析を体験して欲しいと思い、どの順番で進めればいいかの学習計画を作成しました。
Pythonのデータ分析ですが、今回紹介する学習範囲にはPythonの基礎文法はほとんど出てきません。
プログラミング初心者でもまずはデータ分析をやってみることができます。
記事の最後に、今回紹介する学習範囲が7日間無料でできるキャンペーンを紹介しています。
ぜひ利用してみてください。
紹介する学習計画ではPyQのクエストで構成されています。
PyQとは
PyQは、Python特化の独学プラットフォームです。
ブラウザだけで始められ、基礎文法から実務的な内容まで、1500問以上の問題で独学できます。
今回学ぶ内容
Pythonのデータ分析に必須の「Jupyter Notebook」「pandas」の基本的な使い方を学び、データの読み込み、書き出しを学びます。
pandasを使ったデータ処理を学べる「データ分析」コースの「Pythonデータ処理初級 改訂版」ランクから7日間で体験できるようにピックアップして構成しています。
Pythonの基礎文法はほとんど使っていない問題で構成されているので、Pytnonを使ったことがない、プログラミングをしたことがない人でも、データ分析を体験できます。
所要時間目安
体験ということで、1日に1時間前後で終わる構成になっています。
学習スケジュール
1日目：約60分
pandasなどを実行するインタラクティブな開発環境 Jupyter Notebookの使い方、pandasでcsvデータを取り込む方法を学びます。
- Jupyter Notebookの使い方
- Jupyter Notebookを使ってみよう
- Jupyter Notebookでコードを書こう
- Jupyter Notebookのツールバーを使ってみよう
- Jupyter Notebookで便利なコマンドを使おう
- pandas体験
- pandasの基本を学ぼう
2日目：約70分
データの確認、クリーニング、列を追加したり、複数のデータを統合する方法を学びます。
- pandas体験
- データを確認しよう
- データをクリーニングしよう
- 列を追加しよう
- データを統合しよう
3日目：約70分
groupby() を使って データを集約し、グラフを描画、pandasのデータ構造DataFrameの構成要素について学びます。
- pandas体験
- データを集約しよう
- グラフを描画しよう
- pandasのデータ構造（DataFrame）
- pandasのデータ構造DataFrameの構成要素
- 演習 - DataFrameの構成要素の取得
4日目：約55分
pandasのデータ構造（DataFrame）の演習と、行番号・列番号による範囲指定（iloc）を学びます。
- pandasのデータ構造（DataFrame）
- 演習 - DataFrameの構成要素の変更
- 行番号・列番号による範囲指定（iloc）
5日目：約50分
pandasの1次元データSeriesとIndexについて学びます。
- Seriesとインデックスと欠損値
- SeriesとIndexを学ぼう
- 列とインデックスの変換について学ぼう
6日目：約50分
欠損値と、DataFrameとSeriesの属性について学びます。
- Seriesとインデックスと欠損値
- 欠損値を学ぼう
- DataFrameとSeriesの属性を学ぼう
7日目：約65分
外部データの入出力を詳しく学びます。
- データ入出力
- pandasでCSVファイルを読み込もう
- pandasでCSVファイルに書き込もう
無料お試しキャンペーン
今回紹介したプランの内容が7日間学習できる無料キャンペーンを紹介します。
以下のリンクからPyQを始めてください。
- PyQのユーザー登録にはクレジットカード情報またはAmazon Payのアカウント情報が必要です。
- 有料購読の手続きをしない限り、料金が発生することはありません。
- すでに有料購読中の場合はキャンペーンコードをご利用になれません。一度購読停止してからご利用ください。
- 詳細な手順はキャンペーンURL利用を参照してください。
まとめ
毎日やってもいいですし、休日に少しずつ学習のもおすすめです。
今回紹介した範囲はPythonの基礎文法を知らなくても学習することができるので、プログラミングが初めての人でもどんどん挑戦してもらいたいです。
データ分析が気になっている人はPyQで学習してみませんか？
