【評判】【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析


  • 【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析
  • 【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

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レビュー数の推移

直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。


学習内容

環境構築
プログラミングの前提知識:コマンドプロンプト、エディタ
Pythonの主要なプログラミング文法
Pythonを用いたデータ分析(研究・開発の業務を想定した演習)

詳細

"研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか"に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。


【人事の方/マネージャークラスの方へ】

本コースは次のような使い方が可能です。

・製造業などにおいてDX・デジタル人材を育成する為のプログラミング入門コース

・実験結果のデータ分析をエクセルではなく、Pythonで行う事でより高度な分析を行える人材を育成する


本コースの演習は特に製造業でPythonを使用することを意図した演習になっています。

例1. ESR(電子スピン共鳴装置)などで得られたスペクトルデータをGauss型の関数系でフィッティングする事でノイズを除去

例2. センサーのデータをUSBメモリに抽出し、PCに接続後、Pythonに読み込んできて実験結果をデータ分析する

例3.実験結果を通常の線形回帰ではなく、多項式でフィッティングし、高度な分析を行う

など実用を想定した演習となっています。


また普段は実験をしているという方を想定しているため、プログラミングなどのIT知識は一切仮定していません。


本コースを修了すると

"プログラミングを全く知らない/環境構築ができない"状態から始めて

"Pythonを導入して業務効率化を図れる・より高度なデータ分析を行える"という状態になります。


~講義の概要~

①環境の構築、前提知識の獲得

・コマンドプロンプトの使い方

・エディタの使い方(Spyder, Jupyter notebook)

②Pythonの基礎

・変数とは

・リストとは、リストの取り扱い

・繰り返し、条件分岐

・ファイルの入出力

・関数

・リスト内包表記、正規表現

・numpy, pandas, matplotlib, scipyの各モジュールの使い方

③データ分析演習(実際の研究開発で使いそうなファイルを用いた演習)

・Excelの実験データを読み込み、回帰直線の算出・グラフの作成。

・スペクトルのフィッティングや数値積分

・センサーなどが出力するtxtファイルからのデータの抽出、データ分析

・実験データとSIMデータの比較。SIMデータの決定係数算出

✳︎受講を検討されている方は、コースのプレビューを約50分用意しておりますので、コースの進め方を一度是非ご覧になってはいかがでしょうか。


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本コースの特徴

本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。


問題
試験
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Python
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受講者の感想

本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。


よい
ない
やすい
なく
やすかっ
多く
あたらしい
ほしい
やす
嬉しい
難しく

評価や口コミ

参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。

  • 良い点

  • ● モジュールのバージョンアップなどで一部講義通りではうまくできない部分があったが調べながら対応でき1つの学びになった化学が専門の人でも理解できそうな内容みたいです。
  • ● 本格的にプログラム言語を学習するのはほぼ初めてみたいになりますがしっかり理解していきたいと思います。
  • ● 初心者が一通りpythonでできることが学べる大事なポイントを的確に押さえた講義で非常にわかりやすいですわかりやすい的確な説明です。
  • 悪い点

  • ● データ分析に向けたpythonの使い方と演習があるだけであって、データ分析が学べるわけではない。
  • ● 初心者には難しい最後の方の計算式が見えない点とコース内容の方が画面上の面積をとってしまい肝心な計算式などが見えなかったので、見えるようにして欲しいです。
  • ● ここまでに対しては(講習のポイントとしている)初心者向けにパソコン操作を説明するなら、もう少し丁寧にしないと理解できないと思う(説明が中途半端)。

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レビューの一覧

 ・資格取得に向けたUdemy活用術【2020年12月時点】[2020-11-14に投稿]

 ・Python初心者によるPython3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法(2020年9月合格)[2020-09-12に投稿]

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