本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。

1. Pythonにおけるデータ分析の特徴を説明でき、代表的な開発環境である「Jupyter Notebook」の基本操作ができる。
2. 「Pandas」ライブラリの特徴と使い方を説明でき、それらのライブラリを使って基本的なデータ処理ができる。
3. 「matplotlib」ライブラリの特徴と使い方を説明でき、「matplotlib」ライブラリを使って基本的なデータの可視化ができる。
4. 「scikit-learn」ライブラリの特徴および、各機械学習の手法に共通的な使い方の流れの説明ができる。

1. 初めてデータ分析を学習される方は、「ビジネス分析のための統計学（UAU49L/UVC01D）」もあわせてご受講いただくことをお勧めします。統計学の基礎知識を事前に学習してから本コースをご受講いただくことで、理解を深めることができます。
2. 本コースでは、数学的なアルゴリズムは扱いません。
3. 分析結果の評価（交差検証やROC曲線など）は上位コース「Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～」で扱います。
4. 日程変更およびキャンセルは、受講開始日の6営業日前までとなります。ｅ講義動画には、電子教材、紙教材の提供はありません。本コースには、実習・演習は含まれておりません。学習進捗率100％で修了となります。
5. このｅ講義動画は「Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析入門」（UBU08L）の講義部分を動画として提供するものです。該当コースをご受講済の方は、内容が重複いたしますのでご了承ください。