Live 12026年7月25日（土）
10:00 - 12:00
10:00 - 12:00
はじめの一歩
環境構築を全員そろって突破し、最初のコードを実行。値に名前をつける「変数」まで。
Excelしか使ったことがなくても大丈夫。Python超入門から、集計・グラフ・予測まで。5つのステップを、手を動かしながら全12回で進みます。
🎁 気になる回だけの参加もOK。参加できなくても動画で視聴できます。
件数が増えるほど手作業がつらい。毎月の集計を、もっと速く正確にしたい。
興味はあるけれど、黒い画面もエラーも難しそう。自分にできる気がしない。
本や動画を買っても、環境構築でつまずいて、結局1行も書けずに終わった。
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。全12回のLive授業で、動かす → 操る → 見せる → 確かめる → 予測する と順に進み、読み込み・集計・グラフ・予測まで到達します。
5つのステップを、全12回で進みます。気になる回だけの参加もOK。参加できなくても、動画で視聴できます。日程は順次確定します。
1回ずつでも、全部まとめてでも。すでに開催が終わった回は動画で視聴できるので、今から参加しても最初から追いつけます。
環境構築を全員そろって突破し、最初のコードを実行。値に名前をつける「変数」まで。
リスト・辞書、くり返し（for）と条件（if）、ライブラリ（import）を手を動かして。
NumPyで数値を、PandasでCSVの表データを読み込み、中身と構造を確認する。
必要な行・列の抽出、欠損の処理、そして集計（Excelのピボット相当）まで。
2つの切り口で見るクロス集計と、「なぜグラフにするのか」への橋渡し。
Matplotlibで基本のグラフを作り、Pandasから直接グラフにする方法まで。
Seabornで見やすく整える。ここまでで「データで語れる」到達点。
サンプル（一部）から全体を推し量る。信頼区間の読み方まで。
その差は「偶然」か「意味のある差」か。p値と仮説検定の考え方。
散布図で関係を可視化し、相関係数でその強さを数値化する。
単回帰分析で予測モデルを作り、当てはまり（R²）を確認する。
重回帰分析で複数要因から予測。講座全体をふりかえる最終回。
申し込んだ回はもちろん、これまで開催した回の動画もまとめて視聴できます。
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。
途中の回から参加しても、これまでの回の動画で先に追いつけます。
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。
Python超入門から予測まで、全12回のLive授業。いつでも申し込みOK ── 開催済みの回は動画で視聴できます。参加費は無料。
全12回まとめて申し込む →🎁 参加無料 ＋ 過去回を含む動画配信も見放題