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Pythonオンラインコースでスキルを磨く
トピックの概要
パイソンコースの受講可能状況と価格
Pythonオンラインコース（eラーニング）
このショーケースでは、Pythonエリアに関するトレーニングコースをご紹介しています。
ご希望のコースが見つからない場合は、お気軽にお問い合わせください。
Pythonとは？
Pythonは、Google App Engine、メタプログラミング構造、LispやHaskellのような言語の機能などの技術をサポートし、クラウド開発者に広く使用されているダイナミックで汎用性の高いプログラミング言語です。Pythonはその読みやすさ、シンプルさ、データサイエンス、機械学習、Web開発など様々な分野での幅広い応用で知られています。
Pythonは現在最も人気のあるプログラミング言語の1つで、そのシンプルさと豊富なライブラリサポートが特に支持されている。複雑なデータセットの管理や分析、ワークフローの自動化、堅牢なアプリケーションの開発などのタスクに非常に有用です。
Pythonのトレーニングは何に役立つのか？
Pythonは、データ操作、分析、可視化のためのPandas、NumPy、Scikit-Learnのような強力なライブラリを備えた、データサイエンスのための汎用性の高いツールです。データサイエンス、機械学習、AIアプリケーションには欠かせません。
Pythonを学ぶことで、データ分析、ソフトウェア開発、AI分野でのキャリアの可能性が広がります。SQL、機械学習、データビジュアライゼーションなど、Pythonのコースは確かな基礎を提供し、キャリアアップのためのスキル構築や資格取得を支援します。
Pythonコースの詳細
- Python基礎： このコースでは、Pythonの基礎と実際のアプリケーションへの応用方法を学びます。カリキュラムを構成するモジュール、レッスンエンドのプロジェクト、および課題では、Pythonでのデータ操作、文字列、条件文、エラー処理、シェルスクリプト、Webスクレイピング、および一般的に使用されるPython Webフレームワークをカバーします：また、一般的に使用されているPythonのWebフレームワークであるDjangoについても学習します。
- Pythonによるデータサイエンス Pythonは人気が高まっている汎用プログラミング言語です。世界中の企業がPythonを使用してデータから洞察を得て、競合他社よりも優位に立っています。他のPythonコースとは異なり、このコースはデータサイエンスに特化したPythonに焦点を当てています。データの保存方法や操作方法、独自の分析を開始するための便利なツールなどを学ぶことができます。
Python認定資格を取得するには？
Python Fundamentals認定証を取得するには、コースを修了し、コースの要件に従ってプロジェクトを提出し、プロジェクトの評価基準を満たす必要があります。
Pythonによるデータサイエンス認定証を取得するには、コースを修了し、少なくとも1つのプロジェクトを完了し、2つのシミュレーションテストのうち1つで60%以上のスコアを取得する必要があります。
Pythonコースの詳細
Objectives
Python Fundamentalsコースの終了時には、以下のことができるようになります：
- Pythonの基本概念の理解
- ファイル処理と例外処理のテクニック
- 演算子、集合、メソッド、辞書を深く理解する。
- 条件文、ループ、関数の実装によるコマンドの実行
- Python MasterとPython Djangoを使ったシェルスクリプトの実行
- Pythonで高度なWeb開発を行う
Pythonによるデータサイエンスコースが終了するまでに、以下のことを学び、理解することができます：
- データサイエンスのプロセス、仮説構築とテスト
- データ管理、探索、可視化などのテクニック
- 必要なPython環境のインストール方法
- Pythonプログラミングの基本概念
- NumPyを使用した高度な数学計算の実行方法
- SciPyを使用した科学技術計算の実行方法
- Pandasを使ったデータ解析の実行と操作
- 教師あり学習モデルと教師なし学習モデル
- ウェブスクラッピングを使用してウェブサイトから有用なデータを抽出する方法
- Hadoop、Spark、MapReduceとPythonを統合する方法
Who it is aimed at
- Python Fundamentalsコースは以下の方を対象としています：
ソフトウェア開発者、テクニカルリード、アーキテクト、データアナリスト、Web開発者、機械学習エンジニア、Python関連分野でのスキルアップやキャリアアップを目指すプログラミング愛好家。 - Pythonによるデータサイエンス コースは以下の方を対象としています：
ソフトウェアの専門家、IT専門家、アナリティクスのキャリアをスタートしようとしている卒業生、Pythonを使った仕事に興味のあるアナリティクスの専門家、データサイエンスを自分の分野で応用したいと考えている経験豊富な専門家。
Contents
Pythonの基礎： ファイルや例外処理などのPythonの基本を理解し、演算子、集合、メソッド、辞書について学びます。ループ、関数、条件文を使ってコマンドを実行する方法を学びます。さらに、シェルスクリプトを学び、Python Djangoを使った高度なWeb開発を発見し、プロジェクトに命を吹き込みます。
- Pythonの基本概念- 構文、変数、データ型など、Pythonの構成要素を学びます。この基礎は、簡単なプログラムを書き、実世界の問題を自信を持って解決するスキルを提供し、成功のための準備をします。Pythonプログラミングの旅の出発点として最適です。
- ファイル操作と例外処理テクニック- Pythonでファイルを操作する方法をマスターします。また、エラーに効果的に対処するための例外処理テクニックを学び、プログラムがスムーズかつ確実に実行されるようにします。これらの必須スキルは、あなたのコーディングをより効率的でプロフェッショナルなものにします。
- Python Django- Python Djangoは、ダイナミックで堅牢なWebサイトをより速く簡単に構築できる、高レベルのWebフレームワークです。Webアプリケーションの作成、データベースの管理、開発の効率化など、世界中のトップ開発者に信頼されているツールを使って、すべての方法を学ぶことができます。
Pythonによるデータサイエンス： データの保存、操作、可視化のテクニックをマスターすることで、Pythonがどのようにデータサイエンスを強化するかを学びます。強力なライブラリを使用したデータ管理、統計および予測モデリング、機械学習アルゴリズムの実装により、実世界の課題に自信を持って取り組むことができます。
- Pythonプログラミングの概念- Pythonプログラミングの概念を習得することで、多くのメリットが得られます。データ型、タプル、リスト、辞書を理解することで、情報を効率的に整理して処理できるようになり、複雑なデータの管理が容易になります。基本的な演算子を使えば、計算やロジックの実装をシームレスに行うことができます。関数は、よりクリーンで再利用可能なコードを書くのに役立ち、時間を節約し、エラーを減らします。これらのスキルは、現実世界の問題を解決し、データサイエンス、ソフトウェア開発、自動化などの分野で前進するために不可欠です。
- 教師あり学習モデルと教師なし学習モデル- 予測や分析のための線形回帰やロジスティック回帰、データをグループ化するためのクラスタリング、データセットを単純化するための次元削減など、Pythonの教師あり学習モデルと教師なし学習モデルについて学びます。また、K-NNやパイプラインのようなテクニックを学ぶことで、プロセスを効率化し、複雑なデータ・タスクに簡単に取り組めるようになります。これらのモデルは、洞察を引き出し、よりスマートな意思決定を行うための鍵となります。
- Pythonと他のツールの統合- PythonとHadoop、Spark、MapReduceなどの強力なツールを統合して、ビッグデータを効率的に処理する方法を学びます。このコースでは、Pythonの柔軟性をこれらのプラットフォームと組み合わせて、膨大なデータセットを処理、分析、管理する方法を紹介します。
Prerequisites
これらのPythonコースに前提条件はありません。
Duration
プラットフォームへの1年間のアクセス