Python データ分析入門

📊 Python データ分析入門

初心者から始めるデータ分析の世界

📖 コース概要

このコースでは、プログラミング未経験者が、Pythonを使ったデータ分析を基礎から実践的なレベルまで体系的に学べます。丁寧に解説しながら、最終的には実際のデータを分析して可視化できるスキルを習得します。Google Colabを使うので、パソコンにソフトをインストールする必要はありませんが、すでにインストールしたソフトウェアを使う方は以下を確認してください。


⚠️ 重要なお知らせ

このコースのコードはAIによって生成され、基本的な品質チェックを 経ていますが、全てのコードを実機で動作確認しているわけではありません。 エラーが発生した場合は、お手数ですがお問い合わせから ご報告ください。随時修正いたします。


【推奨環境】

Python 3.10以降

NumPy 1.24以降

Pandas 2.0以降

レベル
初心者
学習時間
約100時間
ステップ数
43ステップ
料金
無料

📋 前提条件

  • Googleアカウント（必須）※Google Colabを使用
  • Python プログラミング基礎コース修了（推奨）
  • プログラミング未経験でも受講可能（Part 1-2で基礎から丁寧に解説します）
  • 中学校レベルの数学知識

🎯 学習戦略

  • Google Colabで環境構築不要、ブラウザだけですぐに始められる
  • Part 1-2でPythonの基礎文法をしっかり固める
  • Part 3で統計の基礎知識を身につけ、データの見方を学ぶ
  • Part 4-6でNumPy → Pandasの順で段階的にデータ処理スキルを習得
  • Part 7でMatplotlib・Seabornによるデータ可視化をマスター
  • Part 8の実践プロジェクトで学んだスキルを総動員

Part 1: 環境構築とPython基礎 (Step 1-5)

ステップ 1

学習環境を準備しよう

データ分析を始めるための準備をします。Google Colabを使えば、パソコンに何もインストールせずにすぐに始められます!

  • Google Colabの使い方
  • ノートブックの基本操作
  • セルの実行方法
  • 最初のプログラム「Hello, World!」
⏱️ 1.5時間
ステップ 2

変数とデータ型を理解しよう

プログラミングの基本中の基本、「変数」について学びます。箱にものを入れるイメージで理解できます。

  • 変数とは何か
  • 数値型(int, float)
  • 文字列型(str)
  • 真偽値型(bool)
  • type()関数の使い方
⏱️ 2時間
ステップ 3

計算と演算子をマスターしよう

Pythonで計算する方法を学びます。電卓のように使えますが、もっと便利な機能がたくさんあります!

  • 四則演算(+, -, *, /)
  • 累乗と余り(**, %)
  • 比較演算子(>, <, ==, !=)
  • 論理演算子(and, or, not)
⏱️ 2時間
ステップ 4

リストでデータをまとめよう

たくさんのデータを一つにまとめる「リスト」を学びます。買い物リストのようなイメージです。

  • リストの作成
  • 要素の追加と削除
  • インデックスとスライス
  • len()関数の使い方
⏱️ 2.5時間
ステップ 5

条件分岐で処理を分けよう

「もし〜なら」という条件によって、違う処理をする方法を学びます。プログラムに判断させることができます!

  • if文の基本
  • elif と else
  • 複数条件の組み合わせ
  • 実践例:データの判定
⏱️ 2.5時間

Part 2: 繰り返しと関数 (Step 6-11)

ステップ 6

for文でデータを処理しよう

同じ処理を何度も繰り返す「for文」を学びます。たくさんのデータを一気に処理できるようになります!

  • for文の基本構文
  • range()関数の使い方
  • リストの繰り返し処理
  • enumerate()の活用
⏱️ 2.5時間
ステップ 7

while文と制御構文

条件が満たされている間、処理を繰り返す「while文」と、ループを制御する方法を学びます。

  • while文の基本
  • break文とcontinue文
  • 無限ループに注意
  • 実践例:データの検索
⏱️ 2時間
ステップ 8

関数を作ってコードを整理しよう

何度も使う処理をまとめる「関数」を学びます。料理のレシピのように、処理の手順を名前を付けて保存できます。

  • 関数の定義(def)
  • 引数と戻り値
  • デフォルト引数
  • 関数を使った計算例
⏱️ 2.5時間
ステップ 9

文字列操作の基本

文字列を加工したり、分割したりする方法を学びます。データ分析では文字データの処理も重要です!

  • 文字列の連結と繰り返し
  • split()、replace()、strip()
  • upper()、lower()
  • f-stringでの整形
  • 実践例:データクリーニング
⏱️ 2時間
ステップ 10

辞書でデータを管理しよう

キーと値のペアでデータを管理する「辞書」を学びます。名前と電話番号のように、関連するデータをまとめられます。

  • 辞書の作成と操作
  • キーと値の取得
  • 辞書のループ処理
  • 実践例:データの集計
⏱️ 2時間
ステップ 11

Python基礎の総復習

ここまで学んだことを振り返り、実際に使えるミニプログラムを作ります。基礎をしっかり固めましょう!

  • これまでの復習問題
  • ミニプロジェクト:成績管理システム
  • エラーの読み方と対処法
⏱️ 3時間

Part 3: データ分析に必要な数学 (Step 12-17)

ステップ 12

平均値を計算しよう

データ分析の基本中の基本、「平均値」について学びます。テストの平均点のように、データの中心を知る方法です。

  • 平均値とは
  • Pythonでの計算方法
  • sum()とlen()の活用
  • 実データでの平均計算
⏱️ 1.5時間
ステップ 13

中央値と最頻値を理解しよう

平均値以外のデータの代表値を学びます。データによっては、平均値よりも中央値の方が適切な場合があります!

  • 中央値の意味と計算
  • 最頻値の意味と計算
  • 平均値との使い分け
  • 外れ値の影響
⏱️ 2時間
ステップ 14

分散と標準偏差を学ぼう

データのばらつき具合を測る「分散」と「標準偏差」を学びます。データが平均からどのくらい離れているかがわかります。

  • データのばらつきとは
  • 分散の計算方法
  • 標準偏差の意味
  • 実データでの活用例
⏱️ 2時間
ステップ 15

パーセンテージと比率

割合やパーセントの計算方法を学びます。売上の前年比など、ビジネスでよく使われる計算ができるようになります!

  • 割合の計算
  • パーセントへの変換
  • 構成比の計算
  • 前年比・伸び率の計算
⏱️ 1.5時間
ステップ 16

相関関係を理解しよう

2つのデータの関係性を調べる「相関」について学びます。気温とアイスの売上のような関係を数値で表せます!

  • 相関とは何か
  • 正の相関と負の相関
  • 相関係数の見方
  • 因果関係との違い
⏱️ 2時間
ステップ 17

四分位数と箱ひげ図の見方

データを4つに分ける四分位数と、それを視覚的に表す箱ひげ図を学びます。データの分布が一目でわかります!

  • 四分位数とは
  • 箱ひげ図の読み方
  • 外れ値の検出
  • データの分布を理解する
⏱️ 2時間

Part 4: NumPy入門 (Step 18-21)

ステップ 18

NumPyをインストールして使ってみよう

データ分析に欠かせないNumPyライブラリを学びます。大量の数値データを高速に処理できるようになります!

  • NumPyとは
  • インポート方法
  • 配列(array)の作成
  • リストとの違い
⏱️ 2時間
ステップ 19

NumPy配列の操作

NumPy配列を自由自在に操作する方法を学びます。データの形を変えたり、結合したりできます。

  • 配列の形状(shape)
  • 配列の結合
  • 配列の分割
  • 配列の変形(reshape)
⏱️ 2時間
ステップ 20

NumPyで統計計算

NumPyの便利な統計関数を使って、データの特徴を簡単に計算する方法を学びます。

  • mean(), median(), std()
  • min(), max()
  • sum(), cumsum()
  • percentile()の使い方
⏱️ 2時間
ステップ 21

NumPy配列の演算

NumPy配列を使った効率的な計算方法を学びます。一気に大量のデータを計算できるブロードキャストも理解します!

  • 要素ごとの演算
  • ブロードキャスト
  • 条件抽出
  • 実践例:売上データの計算
⏱️ 2時間

Part 5: Pandas基礎 (Step 22-28)

ステップ 22

Pandasとは?DataFrameを作ろう

データ分析の最強ツール「Pandas」を始めます。表のようなデータ(DataFrame)を簡単に扱えるようになります!

  • Pandasの特徴
  • DataFrameの作成
  • CSVファイルの読み込み
  • データの構造確認
⏱️ 2.5時間
ステップ 23

データを確認する基本メソッド

データの中身を確認する便利な方法をたくさん学びます。データ分析の第一歩は、データを知ることから!

  • head(), tail()
  • info(), describe()
  • shape, columns, index
  • データ型の確認
⏱️ 2時間
ステップ 24

データを抽出しよう(基礎編)

必要なデータだけを取り出す方法を学びます。大きなデータから欲しい部分だけを抜き出せるようになります!

  • 列の選択
  • 行の選択(loc, iloc)
  • 条件抽出
  • 複数条件の組み合わせ
⏱️ 2.5時間
ステップ 25

データを抽出しよう(応用編)

より高度なデータ抽出のテクニックを学びます。複雑な条件でもスムーズにデータを取り出せます!

  • query()メソッド
  • isin()メソッド
  • between()メソッド
  • 文字列の部分一致検索
⏱️ 2時間
ステップ 26

データの並び替えと集計

データを並び替えたり、集計したりする方法を学びます。売上ランキングなどを簡単に作れます!

  • sort_values()で並び替え
  • value_counts()で集計
  • unique()で重複削除
  • 実践例:ランキング作成
⏱️ 2時間
ステップ 27

欠損値を処理しよう

データの中の「空白」や「欠けている値」をどう扱うか学びます。実際のデータには欠損値がつきものです!

  • 欠損値の確認(isnull)
  • 欠損値の削除(dropna)
  • 欠損値の補完(fillna)
  • 実データでの処理方法
⏱️ 2時間
ステップ 28

データ型の変換(astype)

データの型を変換する方法を学びます。数値として読み込まれた文字列を数値型に変えたりできます!

  • 数値型と文字列型の変換
  • astype()の使い方
  • 日付型への変換(基礎)
  • エラーの対処法
⏱️ 1.5時間

Part 6: Pandas応用 (Step 29-34)

ステップ 29

グループ化と集計(groupby)

データをグループに分けて集計する強力な機能を学びます。カテゴリ別の売上合計などを簡単に計算できます!

  • groupby()の基本
  • 集計関数の適用
  • 複数列でのグループ化
  • 実践例:カテゴリ別売上集計
⏱️ 2.5時間
ステップ 30

データの結合(merge, concat)

複数のデータを結合する方法を学びます。顧客データと購入データを組み合わせたりできます!

  • merge()で結合
  • 結合の種類(inner, outer, left, right)
  • concat()で連結
  • 実践例:マスタデータとの結合
⏱️ 2.5時間
ステップ 31

データの加工と変換

データを自由に加工する方法を学びます。新しい列を作ったり、既存のデータを変換したりできます!

  • 列の追加と削除
  • apply()での変換
  • 文字列操作(str)
  • 日付データの処理
⏱️ 2.5時間
ステップ 32

重複データの処理

重複しているデータを見つけて削除する方法を学びます。データのクリーニングに必須のスキルです!

  • duplicated()で重複確認
  • drop_duplicates()で重複削除
  • 重複の判定条件
  • 実践例:顧客データのクリーニング
⏱️ 2時間
ステップ 33

ピボットテーブルを作ろう

Excelでおなじみのピボットテーブルを、Pythonで作る方法を学びます。クロス集計が簡単にできます!

  • pivot_table()の使い方
  • 行・列・値の指定
  • 集計関数の選択
  • クロス集計の作成
⏱️ 2時間
ステップ 34

Pandasの総復習

Pandasで学んだことを総まとめします。実際の売上データを分析するプロジェクトに挑戦しましょう!

  • 総合演習問題
  • ミニプロジェクト:売上データ分析
  • よくあるエラーと対処法
⏱️ 3時間

Part 7: データ可視化 (Step 35-41)

ステップ 35

Matplotlibで最初のグラフを描こう

データを視覚化する第一歩!グラフを描くためのMatplotlibライブラリを学びます。

  • Matplotlibのインポート
  • 折れ線グラフの作成
  • plt.plot()の基本
  • グラフの表示
⏱️ 2時間
ステップ 36

グラフを見やすく装飾しよう

グラフにタイトルや軸ラベルを付けて、わかりやすく美しいグラフを作る方法を学びます!

  • タイトルの追加
  • 軸ラベルの設定
  • 凡例の表示
  • 色とスタイルの変更
⏱️ 2時間
ステップ 37

日本語フォントの設定

グラフで日本語を表示する方法を学びます。文字化けしないグラフが作れるようになります!

  • グラフで日本語を表示する方法
  • フォントの設定
  • 文字化け対策
  • Google Colabでの設定方法
⏱️ 1.5時間
ステップ 38

様々なグラフを描いてみよう

棒グラフ、散布図、円グラフなど、いろいろな種類のグラフを描く方法を学びます!

  • 棒グラフ(bar)
  • 散布図(scatter)
  • ヒストグラム(hist)
  • 円グラフ(pie)
⏱️ 2.5時間
ステップ 39

複数のグラフを配置しよう

1つの画面に複数のグラフを並べる方法を学びます。ダッシュボードのような見やすい分析結果を作れます!

  • subplot()の使い方
  • グラフの配置レイアウト
  • サイズの調整
  • 実践例:ダッシュボード作成
⏱️ 2時間
ステップ 40

Seabornで美しいグラフを作ろう

Matplotlibより簡単に、より美しいグラフが作れるSeabornを学びます。統計的なグラフも簡単です!

  • Seabornとは
  • スタイルの設定
  • カラーパレット
  • 統計的なグラフ(boxplot, violinplot)
⏱️ 2時間
ステップ 41

目的別グラフの使い分け

どんなデータをどのグラフで表現すべきか、グラフの選び方を学びます。データに合った最適なグラフが選べます!

  • 時系列データの可視化
  • カテゴリ比較
  • 分布の表現
  • 相関関係の可視化
⏱️ 2時間

Part 8: 実践プロジェクト (Step 42-43)

ステップ 42

総合プロジェクト:実データを分析しよう

これまで学んだすべてのスキルを使って、実際のデータ分析プロジェクトに挑戦します!

  • プロジェクト例1:売上データ分析
  • データの読み込みと確認
  • 月別・商品別の集計
  • 売上推移の可視化
  • プロジェクト例2:アンケートデータ分析
  • アンケート結果の集計
  • クロス集計の作成
  • 回答傾向の分析
⏱️ 5時間
ステップ 43

総まとめと次のステップ

コース全体を振り返り、次に学ぶべきことを確認します。ここからがデータサイエンティストへの本当のスタートです!

  • コース全体の復習
  • 学んだスキルの整理
  • 自分でプロジェクトを作ってみよう
  • さらに学ぶためのリソース
  • 実務での活用方法
⏱️ 3時間

🎓 コース修了後のあなた

このコースを修了すると、以下のスキルが身につきます:

  • Pythonの基礎文法を理解し、自分でプログラムが書ける
  • NumPyとPandasを使って、実際のデータを分析できる
  • データの傾向や特徴を統計的に理解できる
  • データを効果的なグラフで可視化できる
  • 実務で使えるデータ分析スキルの基礎が身につく
ホーム