Python塾 e-learningデータサイエンス基礎講座のご案内

e-learningデータサイエンス基礎講座始めました

当社ではプログラミング言語pythonをビギナーからエキスパートの方まで、効果的な学習ができるようサービスを提供させていていただいております。

 

e-learningデータサイエンス基礎講座

  • Pythonを駆使したデータサイエンス技術の基礎を学んでいただき、データサイエンティストとして活動するために必要なスキルを身につけていただきます
  • 基礎的な知識、スキルをe-learning形式で学んでいただきます。
  • テキストはjupyter notebook形式のデータファイルでお届けします。テキストとプログラムが同一のファイルにあるので、非常にわかりやすく学んでいただくことができます。

価格・講習内容

・気になる価格ですが、徹底的に必要なものに限り(コンテンツは削っておりません)。なんと!

2ヶ月コースで48,000円(税別)です。

お支払方法:銀行振込、クレジットカード

コース内容

・e-learningテキストをダウンロードいただきご自分のペースで学ぶことが可能です。

・テキストはJupter notebook形式です。PCにJupter notebookをインストールいただければ、テキストを読みながらサンプルコードを起動させることができます。「テキストの通り入力したけどプログラムが動かない」という問題は生じません。

・当社が主催する「Python塾オンラインサロン」にご招待いたします。同じプログラミングを学ぶ生徒様同志の交流の場をご提供いたします。

テキスト目次

一か月目

1 はじめに
1.1 Python処理系と関連パッケージについて
2 データ処理のための基礎事項
2.1 データファイルの形式
2.2 表形式のデータを扱うパッケージとクラス

 

二か月目

2.2.1 CSV形式データの読込み
2.2.2 DataFrameに対する基本的な操作
2.2.3 CSV形式データの保存
2.2.4 DataFrameから条件を満たす行を抽出する方法
2.3 データベースの扱い
2.3.1 データベースの基礎事項
2.3.2 データベースにアクセスするためのパッケージ
2.4 統計処理のためのデータの流れ.
2.4.1 DataFrameとndarray相互の変換
2.4.2 ndarrayにおける表の構成
2.4.3 ndarrayのCSVファイルに対する入出力
3 統計処理のための基礎事項
3.1 基本的な値の算出
3.1.1 パッケージの読込み
3.1.2 データ集合の要約統計量の算出
3.1.3 ヒストグラムの表示
3.2 テストデータ作成のための機能
3.2.1 正規分布
3.2.2 一様乱数
3.2.3 階乗,順列,組合せ
3.3 統計処理に用いる様々な関数
3.3.1 確率密度関数:PDF(Probability Density Function)
3.3.2 確率質量関数:PMF(Probability Mass Function)
3.3.3 累積分布関数:CDF(Cumulative Density Function)
3.3.4 パーセント点関数:PPF(Percent Point Function)
4 モデリング
4.1 多項式によるフィッティング(NumPy)
4.2 StatsModelsによるモデリング

ご説明事項

・契約日(毎月25日まで)の翌月から毎月月初(3営業日以内)に所定のテキストブックをメール配信いたします。

・学習の目安は毎日30分を想定しています。

・契約期間中は担当メンターにオンライン(FACEBOOKまたはチャットワークス)で質問可能です。回数制限はありません。(ただし、内容によっては有償対応の場合もございます。ご相談ください)

 

何でこんなに低価格なの

・企業努力です。

・レッスンのマネジメントを全てPRAで構築しているので、不要なコストがかかっていないからです。

・弊社代表がpythonを初学者から学び始めたときにろくなスクールがなかったので、「こんなスクールないかな」とおもったサービスを形にしてみました。

特典

・個別レッスン30%割引

特商法に関する表記