第1回
🎬 動画で視聴OK
はじめの一歩
最初の関門「環境構築」を全員そろって突破し、初めてのコードを実行。値に名前をつけて使う「変数」の考え方まで身につける回です。
Google Colabで始める
最初のコードを動かす
変数とデータの種類
第6回からは「見せる（可視化）」ステップ。Matplotlibで基本のグラフを描き、Pandasなら集計結果からそのままグラフに。Excelのグラフ機能を、Pythonでもっと自由に使いこなします。
🎁 今回からの参加も大丈夫。第1〜5回の動画も見放題だから、先に追いつけます。
第6回からは、いよいよ「見せる（可視化）」ステップ。前回まで続けての方も、今回が初参加の方も歓迎。初参加でも、第1〜5回の動画を特典で見られるので、事前に追いつけます。
データ操作はクリア済み。集計した数字を、いよいよグラフで"伝える"段階に進みます。
大丈夫。第1〜5回の動画を先に見れば、読み込みから集計まで追いつけます。
Excelのグラフより自由に、きれいに。会議や資料でそのまま使えるグラフを作ります。
この講座は、5つのステップでデータ分析のひと通りを身につける道のり。第6回のいまは、3番目のステップ「見せる」に入ったところ ── 集計した数字をグラフで"伝わる"形にする回です。この先、確かめる → 予測する と進みます。
第6・7回は、3番目のステップ「見せる」。グラフで傾向・比較・分布を読み取り、"伝わる"形にします。ここまでが「読み込む → 集計 → グラフで報告」の到達点です。
📍 今回のスコープ： 第6回「グラフを描く」── Matplotlibで基本のグラフを作り、整え、Pandasから直接グラフにするところまで。Seabornでの仕上げと修了は第7回で扱います。
「見せる」ステップの第1弾。Matplotlibで基本のグラフを作って整え、Pandasなら集計結果からそのままグラフに。どのグラフで何を読み取るかも、セットで身につけます。
折れ線・棒・円・ヒストグラム・散布図を、目的に合わせて描ける。
タイトル・軸ラベル・凡例・色を調整し、見やすく仕上げられる。
Pandasのplotで、集計結果を一発でグラフ化できる。
申し込めば、第6回はもちろん、第1〜5回などこれまでの回の動画もまとめて視聴できます。
第1〜5回の動画も見られるので、今回から参加でも先に追いつけます。
予定が合わなくても、後日アーカイブ動画でキャッチアップできます。
一度で分からなくても、止めて・戻して、納得いくまで繰り返せます。
申し込むと、下記の過去回の動画も視聴できます。今回からの参加でも、ここから追いつけます。
最初の関門「環境構築」を全員そろって突破し、初めてのコードを実行。値に名前をつけて使う「変数」の考え方まで身につける回です。
プログラミングの土台となる文法を、手を動かして習得。データをまとめて持つ・作業をくり返す・便利な道具を使う、までを身につける回です。
数字を高速に扱うNumPyと、表データのPandasで、CSVを読み込んで中身を確認。実務データを扱う入口となる回です。
必要なデータを取り出して整え、合計・平均・グループ集計まで。実務でいちばん時間を使う前処理と集計を、演習中心で身につける回です。
2つの切り口で集計し、割合で傾向を読む。データ操作を総ざらいし、「なぜグラフか」で可視化ステップへ橋渡しする回です。
数式は「読めなくても使える」形で。
ブラウザだけで、すぐ始められる。
理解より先に「動いた！」を体験。
大事なのは、読めて・確かめられること。
Matplotlibで基本のグラフを描き、Pandasで集計から一気にグラフへ。"見せる"ステップの第1弾、2時間です。参加費は無料。
無料で第6回に申し込む →🎁 参加無料 ＋ 第1〜5回など過去回の動画も見放題