データサイエンスコース
Python と Google Colab を使って データの取得・収集 → 前処理 → 統計処理 → 可視化 → 解釈 までを通せるようになることを目標とした、全 18 単元のコースです。
このコースで身につく力
- データを「分析できる形」に整える前処理の基本
- 集計と可視化を往復しながら仮説を立てる探索的データ分析
- PCA・クラスタリング・ネットワーク分析など、代表的な分析手法の使い分け
- 結果の解釈と、データから言えること／言えないことを区別する目
講座
入門講座 → 実践講座 の順で進める想定です。
入門講座（10 単元）
高校「情報1」相当の難易度。Python と Pandas を初めて触る学習者が、データを 取得・整形・可視化 できるところまで進む。
- データと前処理がなぜ必要か
- Google Colab を立ち上げる
- データを手に入れる（最小限）
- Pandas と DataFrame 入門
- CSV を読む・書く
- データを編集・加工する
- 欠損値とデータ型
- 重複・並べ替え
- 集計とクロス集計
- Python で可視化する
実践講座（8 単元）
高校「情報2」相当の難易度。入門講座で得た基礎を、結合・統計処理・機械学習・ストーリーテリングへ拡張。
- 実データの取得と結合
- 探索的データ分析 (EDA) の型
- 次元削減：PCA
- クラスタリング
- ネットワークデータ分析
- 統計的にデータを読む
- 解釈とストーリーテリング
- 総合ミニプロジェクト
必要な環境
- Web ブラウザ（Chrome / Firefox / Safari など）
- Google アカウント（Google Colab を利用するため）
ローカル PC への Python インストールは不要です。すべてブラウザ上で完結します。
学習の進め方
各単元は次の 5 セクションで構成されています。
- 学習目標 — その単元で「できるようになること」
- 本文 — 概念の説明
- サンプルコード — 題材データへのダウンロードリンク
- 演習 — 手を動かして試す課題
- 発展課題（オプション）— もう一歩進みたい人向け