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コース

Python で始めるデータのインポート入門

基礎スキルレベル
更新日 2025/12
Excel、SQL、SAS、ウェブなど多様なソースからPythonへデータをインポートする方法を学びます。
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PythonData Preparation3時間15 ビデオ50 演習3,900 XP330K+達成証明書

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コース説明

データサイエンティストは、データのクレンジング、整形・加工、可視化、予測モデルの構築、そしてモデルの解釈を行います。その前提として、まずはデータを Python に取り込む方法を知る必要があります。本コースでは、さまざまな方法でデータを Python にインポートする方法を学びます。.txt や .csv といったフラットファイル、Excel スプレッドシートや Stata、SAS、MATLAB など他ソフトウェア由来のファイル、そして SQLite や PostgreSQL などのリレーショナルデータベースからの取り込みです。各動画にはライブトランスクリプトがあり、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、認定評価で 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評価に移動できます。

前提条件

Intermediate Python
1

Introduction and flat files

In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.
チャプター開始
2

Importing data from other file types

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.
チャプター開始
3

Working with relational databases in Python

Python で始めるデータのインポート入門
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