Pythonデータ分析編 ～Python3エンジニア認定データ分析試験対応～
概要
| 研修グループ名 | Pythonデータ分析編 ～Python3エンジニア認定データ分析試験対応～ | 研修タイプ | ハイブリッド研修（組み合わせ） |
|---|
| 研修グループ名 |
|---|
| Pythonデータ分析編 ～Python3エンジニア認定データ分析試験対応～ |
| 研修タイプ |
| ハイブリッド研修（組み合わせ） |
研修内容
※日程については、お問い合わせください。
Pythonを使ったデータ分析の知識を体系的に学び、プログラミングやライブラリを使ったハンズオンを通してデータ分析の実践力を習得します。
1.数学のおさらい
・基礎編
・行列計算
・微分と積分
・確率統計
2.データ分析ライブラリ
・NumPyの使い方
・pandasの使い方と演習
・matplotlibの使い方と演習
3.機械学習の概念
・線形回帰を最小二乗法で解く
4.scikit-learnを使った機械学習の実践
・教師あり機械学習(回帰)
・教師あり機械学習(分類)
・教師あり機械学習の評価とモデル改善
・アルゴリズム選択
・データの正規化
・教師なし機械学習
効果（到達目標）
・Pythonでデータ分析を行う際のプロセスと技術要素を理解する。
・データ分析ライブラリであるNumPy,pandas,matplotlibの特徴を理解し、基本的なデータ処理と可視化の方法を理解する。
・scikit-learnを用いて線形回帰分析を行うことができる。
対象
・データ分析に関するスキル習得が必要な方
・データ分析エンジニアを目指す方
・「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受験される方
教材
・テキスト
・「認定セキュアWebアプリケーション設計士試験」の受験チケット
前提知識
Pythonに関する基本的な知識、プログラミング経験のある方
下記のコースを受講済み、または同等の知識を有する方
・ Python初級編
・ Python中級編
関連サイト
ー
Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （オンライン・Webex）（開催日：2025年4月22日～2025年4月23日）
概要
| スケジュールコード | 21965 | 研修コード | 02GFM060 | 研修タイプ | ハイブリッド研修（組み合わせ） |
|---|---|---|---|---|---|
| 研修名 | Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （オンライン・Webex） | ||||
| カテゴリ | 技術研修／芝大門技術塾／プログラミング | 価格（税込） | 99,000円 | 定員（名） | 8 |
| 受講実施日数（日） | 2 | 履修時間（H） | 16 | 開催日程（期間） | 2025/04/22～2025/04/23 |
| 開催時間 | 9:30～17:30 | 開場時間 | 9:00 | 会場 | 主催元手配 |
| スケジュールコード |
|---|
| 21965 |
| 研修コード |
| 02GFM060 |
| 研修タイプ |
| ハイブリッド研修（組み合わせ） |
| 研修名 |
| Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （オンライン・Webex） |
| カテゴリ |
| 技術研修／芝大門技術塾／プログラミング |
| 価格（税込） |
| 99,000円 |
| 定員（名） |
| 8 |
| 受講実施日数（日） |
| 2 |
| 履修時間（H） |
| 16 |
| 開催日程（期間） |
| 2025/04/22～2025/04/23 |
| 開催時間 |
| 9:30～17:30 |
| 開場時間 |
| 9:00 |
| 会場 |
| 主催元手配 |
研修内容
Pythonデータ分析編 ～Python3エンジニア認定データ分析試験対応～
Pythonを使ったデータ分析の知識を体系的に学び、プログラミングやライブラリを使ったハンズオンを通してデータ分析の実践力を習得します。
1.数学のおさらい
・基礎編
・行列計算
・微分と積分
・確率統計
2.データ分析ライブラリ
・NumPyの使い方
・pandasの使い方と演習
・matplotlibの使い方と演習
3.機械学習の概念
・線形回帰を最小二乗法で解く
4.scikit-learnを使った機械学習の実践
・教師あり機械学習(回帰)
・教師あり機械学習(分類)
・教師あり機械学習の評価とモデル改善
・アルゴリズム選択
・データの正規化
・教師なし機械学習
効果（到達目標）
・Pythonでデータ分析を行う際のプロセスと技術要素を理解する。
・データ分析ライブラリであるNumPy,pandas,matplotlibの特徴を理解し、基本的なデータ処理と可視化の方法を理解する。
・scikit-learnを用いて線形回帰分析を行うことができる。
対象
・データ分析に関するスキル習得が必要な方
・データ分析エンジニアを目指す方
・「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受験される方
教材
・テキスト
・「認定セキュアWebアプリケーション設計士試験」の受験チケット
前提知識
Pythonに関する基本的な知識、プログラミング経験のある方
下記のコースを受講済み、または同等の知識を有する方
・ Python初級編
・ Python中級編
関連サイト
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備考
本トレーニングコースには、申し込み手続き期限、キャンセル、日程変更に関する扱いが定められています。
申し込み手続き期限: コース開始日の23日前までとします。
キャンセル: コース開始日の22日前以降のお申し出の場合は、代金を全額お支払いいただきます。
日程変更: コース開始日の22日前以降のお申し出は、受付いたしかねます。
当該日が当社休業日にあたる場合は、直前の営業日とします。
Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （芝トレーニングセンター）（開催日：2025年4月22日～2025年4月23日）
概要
| スケジュールコード | 21964 | 研修コード | 02GFM060 | 研修タイプ | ハイブリッド研修（組み合わせ） |
|---|---|---|---|---|---|
| 研修名 | Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （芝トレーニングセンター） | ||||
| カテゴリ | 技術研修／芝大門技術塾／プログラミング | 価格（税込） | 99,000円 | 定員（名） | 8 |
| 受講実施日数（日） | 2 | 履修時間（H） | 16 | 開催日程（期間） | 2025/04/22～2025/04/23 |
| 開催時間 | 9:30～17:30 | 開場時間 | 9:00 | 会場 | オンライン |
| スケジュールコード |
|---|
| 21964 |
| 研修コード |
| 02GFM060 |
| 研修タイプ |
| ハイブリッド研修（組み合わせ） |
| 研修名 |
| Pythonデータ分析編 2025/4/22～4/23 （芝トレーニングセンター） |
| カテゴリ |
| 技術研修／芝大門技術塾／プログラミング |
| 価格（税込） |
| 99,000円 |
| 定員（名） |
| 8 |
| 受講実施日数（日） |
| 2 |
| 履修時間（H） |
| 16 |
| 開催日程（期間） |
| 2025/04/22～2025/04/23 |
| 開催時間 |
| 9:30～17:30 |
| 開場時間 |
| 9:00 |
| 会場 |
| オンライン |
研修内容
Pythonデータ分析編 ～Python3エンジニア認定データ分析試験対応～
Pythonを使ったデータ分析の知識を体系的に学び、プログラミングやライブラリを使ったハンズオンを通してデータ分析の実践力を習得します。
1.数学のおさらい
・基礎編
・行列計算
・微分と積分
・確率統計
2.データ分析ライブラリ
・NumPyの使い方
・pandasの使い方と演習
・matplotlibの使い方と演習
3.機械学習の概念
・線形回帰を最小二乗法で解く
4.scikit-learnを使った機械学習の実践
・教師あり機械学習(回帰)
・教師あり機械学習(分類)
・教師あり機械学習の評価とモデル改善
・アルゴリズム選択
・データの正規化
・教師なし機械学習
効果（到達目標）
・Pythonでデータ分析を行う際のプロセスと技術要素を理解する。
・データ分析ライブラリであるNumPy,pandas,matplotlibの特徴を理解し、基本的なデータ処理と可視化の方法を理解する。
・scikit-learnを用いて線形回帰分析を行うことができる。
対象
・データ分析に関するスキル習得が必要な方
・データ分析エンジニアを目指す方
・「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受験される方
教材
・テキスト
・「認定セキュアWebアプリケーション設計士試験」の受験チケット
前提知識
Pythonに関する基本的な知識、プログラミング経験のある方
下記のコースを受講済み、または同等の知識を有する方
・ Python初級編
・ Python中級編
関連サイト
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備考
本トレーニングコースには、申し込み手続き期限、キャンセル、日程変更に関する扱いが定められています。
申し込み手続き期限: コース開始日の23日前までとします。
キャンセル: コース開始日の22日前以降のお申し出の場合は、代金を全額お支払いいただきます。
日程変更: コース開始日の22日前以降のお申し出は、受付いたしかねます。
当該日が当社休業日にあたる場合は、直前の営業日とします。
