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実用化のためのデータ分析

実用的なデータを使って勉強したい！

데이터 분석을 하려면 "진짜" 데이터로!

▶ データを分析するなら「実際の」データを使おう！

毎日考えていました。実務家向けのデータ分析講座なのに、なぜいつも「アイリス、タイタニックデータ」だけを教えるの？ 実践者が実践に応用するには、「実用的なデータを使って学ぶ」のが一番早い方法ではないでしょうか？

実際に遭遇するデータは非常に複雑です。精製されていないので散らかるし、考慮すべき要素がたくさんあるので処分するのも大変です。ただし、ほとんどのコースでは、レッスンはすでに前処理されたデータを使用して行われます。だから、学んだことを仕事に活かそうとしても、「データをどう処理したらいいの？」この困難に遭遇すると、彼らはあきらめます。

乱雑なデータをうまく整理する仕事は、

データ分析の始まりです。

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誰かのアイリス、タイタニック、ボストンのデータがきちんと整理されているのではなく、明日会社で遭遇する厄介な作業データを使ってトレーニングが行われます。

実際によく見られる顧客のCRMデータと流通データは、1つずつ切り取られ、直接前処理されます。欠損データの処理方法、表示するデータの種類、目的とする値を生み出すためにどのようなデータを組み合わせるかなど、実用的なデータでなければ経験したことのない前処理プロセスを通じて、データを深く理解することができます。 2 つのプロジェクトを通じて得た前処理能力により、お客様が遭遇する作業データの 90% 以上を恐れることなくカバーできるよう支援します。

これは単なるコードフォロークラスではありません。

データ問題解決の方法論を学びましょう。

Python 활용 실무 데이터 분석

▶ Pythonを使った実用データの分析

コードのみに従うPythonのレッスンは、実際の作業には使用できません。実際のデータをもとに、「どのようなデータを組み合わせるべきか」と「どのような人材を選ぶべきか」を一緒に検討します。ビジネスデータアナリストのプロジェクトのプロセスに従い、次の実践的な演習を行います。

ハンズオン演習 1. 上位顧客が最も多く利用しているクレジットカード会社はどれですか?

ハンズオン演習 2. ディストリビューターや入荷数量データはこのように管理されます！

ハンズオン演習 3. 営業マンになったら、こういう分析をしなければいけません！

実践演習 4. 小売店を探している顧客は何回その店を訪れましたか？

実践演習 5. データベース (DB) からデータをインポートする方法を教えてください。

実践演習 6. PDFからデータを抽出する方法！

適切に記述されたコードによる分析

自動化できたらどうでしょうか？

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実際には、レポートを作成したりレポートを作成したりする場合、データを処理するたびに同じプロセスを経る必要があります。大量のデータをインポートするには、時間がかかるExcelをオンにし、関数を作成し、ピボットテーブルをオンにし、さらにはグラフもオンにします。これらすべてを Excel で行うには時間がかかりすぎ、複雑でもあります。

しかし、私たちはPythonを学びました。 レッスンで得たコードで作成したデータのみを変更することで、すばやく簡単に整理できます。試してみてください。実際に生成されたデータを使用して、Python でデータを簡単かつ迅速に処理する方法を学ぶことができます。

どんな内容を学んでいますか？

どうすれば適用できますか？

実務データ（顧客CRMデータ、流通データ）を使用して、実践的な観点からデータを処理する方法を学ぶことができます。
データ分析の最も基本的な Python Pandas ライブラリを使用してデータを簡単に処理する方法を学びましょう。
データ分析の基本的な理解に基づいて、実際にデータ分析を行うためのデータ分析手順を学ぶことができます。

レビューで証明されたクラス、

今度はあなたの番です。

수강생 후기

Pandasを使った実践的なプロジェクトのためのデータ分析について学びましょう！ワーキングデータの視点を理解し、さまざまなデータを自由に処理できる Python データ分析の最初のステップ私から始めましょう！

まだ Python の基本に自信がないなら、

すべてを1つのパッケージにまとめましょう！

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このクラスと [Python Fundamentalsクラス] を一緒に購入すると、通常価格と比較して 42% 割引で2つのクラスを同時に受講できます。より安価なパッケージの利点を備えた強固なPython基盤を構築することで、データ分析からデータ分析までのすべてを1つにまとめて学習できます。

聞きやすいPythonの基本クラス

データアナリストにとって必要な Python の基本知識のみを収集しました。まだPythonに自信がない人や、この機会に自分のスキルを試したい人におすすめです。

流通データから学ぶ実践的なCRM、Python分析プロジェクト、Pandasデータの前処理

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