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データの取り込みとクリーニング Pythonで
更新日 2026/05
Pythonデータのインポートとクリーニング13時間25,008
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データの取り込みとクリーニング Pythonで
Pythonでデータの取り込みとクリーニングをマスターする
Pythonを使ってデータを効率的に取り込み、クリーンアップする方法を学び、データの力を引き出しましょう。 このトラックでは、正確で意味のある分析のためにデータを準備するために必要な基本スキルを身につけます。 さまざまなファイル形式の扱い方、APIの活用方法、実際のデータ品質の問題への対処法を学びます。複数のソースからデータをインポートする方法を学ぶ
データの取り込みツールキットを拡張しながら、次のことを学びます:- .csv、.xls、テキストファイルからデータを読み取る
- SQLクエリを使用してデータベースに接続し、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
- さまざまなファイルエンコーディングと区切り文字を扱う
- 複数のソースからデータを1つのデータセットに統合する
堅牢なデータクリーニング手法を身につける
データクリーニングの必須手法を習得して、分析の正確性と信頼性を高めましょう。 実践的な演習を通じて、欠損、重複、不整合のあるデータを診断・処理し、データ型を変換し、不適切な書式設定に対処する方法を学びます。 データの検証を行い、外れ値に対処し、データを標準化するための高度な文字列操作も適用します。 さらに、レコードリンケージ手法を実装してデータセットを効果的に統合し、正確で有意義な分析に向けてデータを整えます。実世界のデータセットで実践的なスキルを身につける
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のデータなど、多様な実世界のデータセットを扱います。 実践的なシナリオにスキルを適用することで、自分のプロジェクトや仕事でデータのクレンジング課題に取り組む自信を身につけられます。Pythonのデータエコシステムの力を活用する
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、以下を含みます：- データ操作とクリーニングのためのpandas
- 数値計算のためのNumPy
- 高度な文字列処理のための正規表現 *Twitter API にアクセスするための Tweepy
- Beautiful SoupによるWebスクレイピング
データ主導のキャリアに備える
データサイエンティスト、アナリスト、またはビジネスプロフェッショナルを目指している方にとって、データを取り込み、クレンジングする能力は、今日のデータ主導の世界では不可欠です。 このトラックを修了すると、分析と機械学習のため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、さまざまなソースのデータを組み合わせて包括的な洞察を得るための力が身につきます。 データチームやステークホルダーと効果的に連携し、幅広い業界にわたるデータ関連の課題にも取り組めるようになります。前提条件
このトラックに受講要件はありません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
データの取り込みとクリーニング Pythonで
4 コース
トラック完了 19百万人を超える学習者と共にデータの取り込みとクリーニング Pythonでを始めましょう！
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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。