データサイエンス＆アナリティクス

データ分析のためのSQL

リレーショナルデータベースからデータをクエリ、結合、集計するためのSQLをマスターします。これは、データ専門家がデータにアクセスして準備するための基本的なスキルです。

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Power BIによるビジネスインテリジェンス

Microsoft Power BI を使用して、データを豊富なビジュアルに変換します。DAX を使用したデータモデリング、レポートの作成、ビジネス分析のためのダッシュボードの構築方法を学びましょう。

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ETLとデータパイプライン

自動化されたデータワークフローを構築するための基礎を理解します。分析やレポート作成のために、システム間でデータを抽出、変換、ロード（ETL）する方法を学びます。

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ビジネスアナリティクス

データ分析技術を応用してビジネス上の問題を解決します。ビジネス上の課題をデータの問題に落とし込み、データを分析し、ステークホルダーに調査結果を提示する方法を学びます。

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Tableauによるビジネスインテリジェンス

Tableau を使用して、インタラクティブなダッシュボードとレポートを構築します。さまざまなデータソースに接続し、強力なビジュアライゼーションを作成して、ビジネスに関する洞察を共有しましょう。

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データサイエンスのための統計学の基礎

確率、分布、仮説検定、回帰モデルなど、データ分析に不可欠な統計学の主要概念を学びます。

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Pythonによるデータラングリング

PythonのPandasとNumPyライブラリを使用して、乱雑なデータをクリーンアップ、変換、欠損値の処理、再形成して、使用可能な形式に整える方法を学びます。

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Pythonによるデータ可視化

Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリを使用して、説得力のある有益なデータ可視化を作成し、インサイトを効果的に伝えます。

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探索的データ分析

データセットを調査して、その主な特徴を要約する方法を学びます。多くの場合、視覚的な手法が用いられます。正式なモデリングの前に、パターンを発見し、異常を特定し、仮説を検証します。

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