コース
Pythonで学ぶ探索的データ分析
中級スキルレベル
更新日 2026/04PythonExploratory Data Analysis4時間14 ビデオ49 演習4,150 XP100K+達成証明書
数千の企業の学習者に愛されています
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DataCamp for Businessを試すコース説明
失業率や航空券価格のデータを使い、Pythonでデータの要約と検証、計算、欠損値の特定と置換、数値データとカテゴリカルデータのクリーニングを行います。コース全体を通して、Seabornで見やすい可視化を作成し、変数やその関係性を理解していきます。
最後に、探索で得られた知見を新しい特徴量の作成やカテゴリカル特徴量のバランス調整、発見からの仮説生成を通じて、データサイエンスのワークフローへとつなげる方法を学びます。
このコースを終えるころには、Pythonで自分自身の探索的データ分析（EDA）を自信をもって実施できるようになります。結果をビジュアルでわかりやすく伝え、データからさらなる洞察を得るための次の一手を提案できるようになります！動画にはライブ字幕が含まれており、動画左下の"Show transcript"をクリックすると表示できます。 コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。CPE クレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。
前提条件
Introduction to Statistics in PythonIntroduction to Data Visualization with Seaborn1
Getting to Know a Dataset
What's the best way to approach a new dataset? Learn to validate and summarize categorical and numerical data and create Seaborn visualizations to communicate your findings.
2
Data Cleaning and Imputation
Exploring and analyzing data often means dealing with missing values, incorrect data types, and outliers. In this chapter, you’ll learn techniques to handle these issues and streamline your EDA processes!
3
Relationships in Data
Variables in datasets don't exist in a vacuum; they have relationships with each other. In this chapter, you'll look at relationships across numerical, categorical, and even DateTime data, exploring the direction and strength of these relationships as well as ways to visualize them.
4
Turning Exploratory Analysis into Action
Exploratory data analysis is a crucial step in the data science workflow, but it isn't the end! Now it's time to learn techniques and considerations you can use to successfully move forward with your projects after you've finished exploring!
Pythonで学ぶ探索的データ分析
コース完了 19百万人を超える学習者と一緒にPythonで学ぶ探索的データ分析を今日から始めましょう！
DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
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