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データのインポートとクリーニング Pythonで
更新日 2026/03
Pythonデータのインポートとクリーニング13時間24,671
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DataCamp for Businessを試すトラック概要
データのインポートとクリーニング Pythonで
Pythonでのマスターデータのインポートとクリーニング
Python を使用してデータを効率的にインポートおよびクリーンアップする方法を学習して、データのパワーを解き放ちます。このトラックでは、正確で有意義な分析のためにデータを準備するために必要な基本的なスキルを習得します。さまざまなファイル形式を処理し、API を操作し、実際のデータ品質の問題に対処する方法を学びます。複数のソースからデータをインポートする方法を学ぶ
次のことを学習して、データ インポート ツールキットを拡張します。- .csv、.xls、テキストファイルからデータを読み取ります
- データベースに接続し、SQLクエリを使用してデータをインポートする
- Webからデータをスクレイピングし、APIにアクセスする
- 異なるファイルエンコーディングと区切り文字を処理
- 複数のソースからのデータを単一のデータセットに結合する
堅牢なデータクリーニング技術を開発する
基本的なデータクリーニング手法を習得して、分析の正確性と信頼性を確保します。実践的な演習を通じて、欠落、重複、不整合のあるデータを診断して処理する方法、データ型を変換する方法、不適切な書式を処理する方法を学習します。また、データ検証を実行し、外れ値に対処し、高度な文字列操作を適用してデータを標準化します。さらに、レコード リンク メソッドを実装してデータセットを効果的にマージし、正確で有意義な分析のためにデータを準備します。実世界のデータセットで実践的なスキルを習得
このトラック全体を通して、レストランのレビュー、住宅価格、ソーシャル メディア データなど、さまざまな現実世界のデータセットを扱います。スキルを現実的なシナリオに適用することで、自分のプロジェクトや専門的な仕事でデータクリーニングの課題に取り組む自信がつきます。Pythonのデータエコシステムの力を活用する
次のような Python の豊富なデータ サイエンス ライブラリとツールを活用します。- データ操作とクリーニングのためのパンダ
- 数値計算用のNumPy
- 高度な文字列処理のための正規表現
- TwitterのAPIにアクセスするためのTweepy
- ウェブスクレイピングのための美しいスープ
データドリブンなキャリアに向けて準備する
データ サイエンティスト、アナリスト、ビジネス プロフェッショナルを目指す人にとって、今日のデータ主導の世界では、データをインポートしてクリーンアップする機能が不可欠です。このトラックを完了すると、分析と機械学習用のデータを効率的に準備し、データセットの品質と整合性を確保し、さまざまなソースからのデータを組み合わせて包括的な洞察を得るための準備が整います。また、データ チームや関係者と効果的に連携し、幅広い業界にわたるデータ関連の課題に取り組む準備も整います。前提条件
このトラックに前提条件はありませんCourse
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。
Course
Pythonでのデータ取り込みを強化し、WebやAPIのデータを扱えるようになりましょう。
Course
不正確なデータの診断と対処方法を学び、生データを正確な洞察へと変換するために必要なスキルを身につけましょう！
Course
DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。
Project
Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.
Skill Assessment
データのインポートとクリーニング Pythonで
4 コース
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DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。