【1日で習得】技術者のためのPythonデータ分析

環境構築から始めて、実際のデータ分析の演習まで包括的に学習するPythonデータ分析のコース

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"研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか"に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。

【人事の方/マネージャークラスの方へ】

本コースは次のような使い方が可能です。

・製造業などにおいてDX・デジタル人材を育成する為のプログラミング入門コース

・実験結果のデータ分析をエクセルではなく、Pythonで行う事でより高度な分析を行える人材を育成する

本コースの演習は特に製造業でPythonを使用することを意図した演習になっています。

例1. ESR(電子スピン共鳴装置)などで得られたスペクトルデータをGauss型の関数系でフィッティングする事でノイズを除去

例2. センサーのデータをUSBメモリに抽出し、PCに接続後、Pythonに読み込んできて実験結果をデータ分析する

例3.実験結果を通常の線形回帰ではなく、多項式でフィッティングし、高度な分析を行う

など実用を想定した演習となっています。

また普段は実験をしているという方を想定しているため、プログラミングなどのIT知識は一切仮定していません。

本コースを修了すると

"プログラミングを全く知らない/環境構築ができない"状態から始めて

"Pythonを導入して業務効率化を図れる・より高度なデータ分析を行える"という状態になります。

~講義の概要~

①環境の構築、前提知識の獲得

・コマンドプロンプトの使い方

・エディタの使い方(Spyder, Jupyter notebook)

②Pythonの基礎

・変数とは

・リストとは、リストの取り扱い

・繰り返し、条件分岐

・ファイルの入出力

・関数

・リスト内包表記、正規表現

・numpy, pandas, matplotlib, scipyの各モジュールの使い方

③データ分析演習（実際の研究開発で使いそうなファイルを用いた演習）

・Excelの実験データを読み込み、回帰直線の算出・グラフの作成。

・スペクトルのフィッティングや数値積分

・センサーなどが出力するtxtファイルからのデータの抽出、データ分析

・実験データとSIMデータの比較。SIMデータの決定係数算出

✳︎受講を検討されている方は、コースのプレビューを約50分用意しておりますので、コースの進め方を一度是非ご覧になってはいかがでしょうか。