【C1】Pythonデータ分析
Pythonを用いたデータ分析手法を基礎から学習します。NumPy、pandasを用いたデータ読み込みやデータ操作、matplotlibを用いた各種グラフ表示による可視化などの基本スキルに加えて、統計量や相関関係の表示、さらに仮説検定、回帰分析、ベイズ統計などの応用スキルまで幅広く学習します。【標準学習時間：32時間】
| 章 | 節 |
|---|---|
| 第1章 Pythonを用いたデータ分析 | 第1節 Pythonとデータ分析 |
| 第2節 JupyterLabの利用 | |
| 第2章 データの取得方法 | 第1節 データの入手場所（オープンデータの利用） |
| 第2節 データの入手と加工（HTML/CSV/フォーム） | |
| 第3節 演習問題 | |
| 第3章 NumPyを用いたデータ操作 | 第1節 データの生成（範囲データ/乱数データ） |
| 第2節 データの計算（配列） | |
| 第3節 演習問題 | |
| 第4章 pandasを用いたデータの読み込みと操作 | 第1節 データの読み込み（CSV/欠損データの読み込み） |
| 第2節 データの操作（DataFrame） | |
| 第3節 演習問題 | |
| 第5章 matplotlibを用いた可視化 | 第1節 グラフの表示（棒/円/折れ線/散布図/ヒストグラム） |
| 第2節 pandasを用いたグラフ表示 | |
| 第6章 一変数の記述統計 | 第1節 pandasを用いた統計量の表示（標準偏差/正規分布） |
| 第2節 データのグループ化（ピボットテーブル） | |
| 第3節 演習問題 | |
| 第7章 二変数の記述統計 | 第1節 pandasを用いた相関の確認 |
| 第2節 演習問題 | |
| 第8章 仮説検定 | 第1節 scipy.statsの利用（t検定/カイ二乗検定/分散分析） |
| 第2節 演習問題 | |
| 第9章 回帰分析 | 第1節 statsmodelsの利用（線形単回帰/線形重回帰/非線形） |
| 第2節 演習問題 |
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