Tag: ウェブスクレイピング

Courseraのおすすめコース:Python Project for Data Science

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-project-for-data-science こんにちは、皆さん!今日はCourseraで受講できる素晴らしいミニコース「Python Project for Data Science」についてレビューしたいと思います。 このコースは、データに対する基礎的なPythonスキルを示すことを目的としており、データサイエンティストまたはデータアナリストの役割を担い、実際のデータセットと実際を模したシナリオに基づいてパターンや傾向を特定するプロジェクトを通じて学びます。 ### コースの概要 このコースでは、データを抽出したり、ウェブスクレイピングを行ったり、データを視覚化したり、ダッシュボードを作成したりするなど、特定のデータサイエンスやデータ分析のタスクを実行します。実際のプロジェクトを通じて、Pythonの基礎、データ構造、データ処理について深く学ぶことができます。 ### シラバスの一部 – **クラウドソーシング短期圧縮ダッシュボード** このモジュールではPythonのスキルを実証し、人気のPythonライブラリを使用してJupyterノートブックを用いたダッシュボードを構築します。 Pythonはデータサイエンスとデータ分析の選択肢としてスキルとの関連性も高く、実際のデータを扱うことで実践的に学ぶことができます。 ### おすすめポイント – 実際のデータセットを使用して学ぶことができ、理論だけでなく実践的な知識を身につけることができます。 – Pythonの初心者にとって、データサイエンス分野における自信を高める良い機会です。 – ダッシュボード制作の経験が得られるので、ポートフォリオ作りにも役立ちます。 Pythonを学びたい方や、データサイエンスに興味がある方には非常におすすめのコースです!是非受講してみてくださいね! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-project-for-data-science

Courseraのコース「Python Project for Data Engineering」のレビューと推薦

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-project-for-data-engineering はじめに 皆さん、こんにちは!今日はCourseraで提供されている「Python Project for Data Engineering」というコースについてレビューし、おすすめしたいと思います。このコースは、Pythonの基本的なスキルを活用して、データエンジニアリングのプロジェクトを実施することを目的としています。 コース概要 この短期コースでは、データエンジニアの役割を体験しながら、複数のソースからデータを抽出し、特定のフォーマットに変換し、分析のためにデータベースにロードする準備をします。特に、ウェブスクレイピングやAPIを利用してデータを抽出する技術も学ぶことができます。 シラバス内容 Extract, Transform, Load (ETL) モジュール1では、ETL操作の基本を紹介します。ウェブページから必要な情報を抽出するウェブスクレイピング技術やAPIの利用方法を学び、Pythonを使用してデータベースにアクセスし、処理した情報をテーブルとして保存します。 ファイナルプロジェクト 最後のレッスンでは、実践用のプロジェクトと評価用のプロジェクトを完成させます。これにより、前のコースやモジュールで学んだ内容を実践することができます。 Pythonコーディングプラクティスとパッケージ概念 ボーナスモジュールでは、Python Enhancement Proposal (PEP8)スタイルガイドに文書化されたコーディングのベストプラクティスに慣れることができます。静的コード分析やユニットテストの作成・実行方法も学びます。 結論 このコースは特に、データエンジニアリングの基礎を学びたい方や、Pythonプログラミングのスキルを向上させたい方に適しています。実践的なプロジェクトを通じて学ぶことができるため、履歴書やポートフォリオに強力な追加としてできるでしょう。ぜひ参加してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-project-for-data-engineering

データエンジニアリングのためのPythonとSQLスクリプティングコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/scripting-with-python-sql-for-data-engineering-duke 皆さんこんにちは!今日は、Courseraで提供されている「データエンジニアリングのためのPythonとSQLスクリプティング」というコースについてお話ししたいと思います。このコースは、Python、Bash、SQLのエッセンシャルを学ぶ特化コースの第3弾であり、実務に役立つスキルを身につける機会です。 このコースは、データ構造の学習から始まり、Pythonを用いてデータを効果的に扱う方法を学べます。具体的には、JSONのような人気のデータ形式を扱う際に必要なデータ構造を理解し、様々な問題を解決するためにそれを応用する力が養われます。 次に、Pythonスクリプティングを使ってSQLと連携する技術について学びます。データベースを作成し、データを保存して、PythonからSQLクエリを実行する方法を習得します。これにより、データベースの操作をよりスムーズに行うことができるようになります。 さらに、ウェブスクレイピングの技術についても学びます。特定のデータをウェブサイトから効率的に抽出するためのスクレイピングライブラリの使用法をマスターし、データ収集の幅広い可能性を開拓します。 最後に、MySQLデータベースとの接続に関する実践的な学習があります。最新の開発環境やエディタを使用して、MySQLデータベースサーバーに接続し、クエリを実行する方法を学びます。 このコースは、データエンジニアリングに興味がある方や、データベースとプログラミングを独学で学んでいる方に特におすすめです。全体を通して実務に即した内容が多く、特にデータ処理の技術を向上させるには最適なコースです。 以上、Courseraの「データエンジニアリングのためのPythonとSQLスクリプティング」コースのレビューでした。このコースを通じて、データエンジニアリングに不可欠なスキルをしっかりと身につけてみてはいかがでしょうか? Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/scripting-with-python-sql-for-data-engineering-duke

Courseraのおすすめコース:用 Python 做商管程式設計(三)

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pbc3 コース概要 今回紹介するのは、Courseraで提供されている用 Python 做商管程式設計(三)(Programming for Business Computing in Python (3))というコースです。このコースは、初学者に最適なプログラミング言語「Python」を使い、ビジネス分野に特化したプログラミングの基本を学ぶことができます。 特長 このコースの特長は、単なるプログラミングスキルを学ぶのではなく、ビジネス管理における具体的な問題を解決するための応用に焦点を当てているところです。例えば、製造、物流、在庫管理、投資、価格設定などの現実世界の問題を通じて、プログラミングを学ぶことができます。 カリキュラム C01 類別與物件 – クラスとオブジェクトについての理解を深めます。 C02 用matplotlib 繪製統計圖 – データビジュアライゼーションのためのmatplotlibの使い方を学びます。 C03 程式演算在經濟學的應用 – 経済学におけるプログラミングの利用を探求します。 C04…

Courseraコースレビュー: Pythonと機械学習による資産管理と代替データセット

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data コース概要 「Pythonと機械学習による資産管理と代替データセット」は、近年の市場と会計データのオーバーユーティリゼーションが引き起こす問題に焦点を当てています。このコースは、金融機関が従来のデータに代わる「代替データ」を迅速に採用し、パフォーマンスを向上させる手助けをすることを目的としています。 シラバスのハイライト 消費モジュール:消費データからの洞察を探るために、オンラインとオフラインの消費者行動データを活用します。企業の業績予測に役立つ情報が得られる方法を学びます。 テキスト分析:ウェブスクレイピングから金融市場の洞察を導くテキストマイニングの手法を紹介します。テキストデータの正規化とフィルタリングについても学びます。 企業提出書類の処理:10-Kおよび13-Fのような企業提出書類の定量分析方法を学び、Pythonコードを使用して自動的にデータを取得する方法を探ります。 メディア由来データの使用:センチメント分析とネットワーク分析の手法を学び、企業に対する一般の認識をよりよく理解します。 実際の応用 本コースは、単なる理論だけでなく、実践的なデータ分析と具体的な事例に重点を置いています。特に、ラボセッションを通じてリアルタイムのデータ解析を行うことで、受講者は実際のデータを用いた洞察を得られます。 おすすめポイント このコースは、金融業界での実務経験をもとに設計されており、受講者は代替データを活用するための有用なスキルを身につけることができます。また、Pythonを利用したデータ分析手法を学べるため、プログラミングスキル向上にも繋がります。 まとめ 資産管理を行う際の視野を広げたい方、代替データに興味がある方に非常におすすめのコースです。最新の研究結果や実用的な例から学ぶことができ、金融市場での競争力を高めることができます。是非、この機会に受講してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-asset-management-alternative-data

データサイエンスプロジェクトの第一歩:Tidyverseでのデータインポートを学ぼう

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tidyverse-importing-data コース概要 データサイエンスプロジェクトにおいて、データを統計解析システムにインポートすることは非常に挑戦的な作業です。本コース「Importing Data in the Tidyverse」では、Rから一般的なフォーマットへのデータのインポート方法や、異なるソースからのデータセットの調和方法について学びます。 シラバスの詳細 このコースは、さまざまなデータフォーマットを扱うために、以下のモジュールで構成されています: Rでのデータのインポート(およびエクスポート)〜データテーブルの最新の形式であるティブルを使用して、ExcelやCSVなどのスプレッドシート形式のデータを取り扱います。 JSON、XML、データベース〜構造化されていないデータやリレーショナルデータベースを扱う方法を学びます。SQLiteを使用したデータの扱いに重点を置いています。 ウェブスクレイピングとAPI〜rvestやhttrパッケージを使用して、オンラインソースからデータを取得する技術を習得します。 外国フォーマット、画像、およびGoogle Drive〜異なる統計分析パッケージやソフトウェアからのデータインポート方法を学び、コラボレーションを促進します。 ケーススタディ〜実際の事例をもとにデータをインポートする手順を示し、理解を深めます。 プロジェクト:Rへのデータインポート〜複数のソースからデータを読み込み、簡単な操作を行う機会を提供します。 コースのおすすめポイント このコースは、データサイエンスのプロジェクトにおいて非常に有用です。特に、異なる部署が異なるシステムやストレージフォーマットでデータを収集するような組織で働く方にとって、データを整えて一貫性のある形式にする方法を学ぶことができます。 初めてRを使用する方にも適しており、講義や演習が豊富に用意されています。交流スペースが提供されているため、疑問点を直接講師に問い合わせることができる点も魅力です。 まとめ この「Importing Data in the Tidyverse」コースは、データインポートに関する知識を深めたい方、またデータサイエンスに興味のある方にお勧めです。データを扱うスキルを身につけることで、今後のプロジェクトに大きな利点をもたらすでしょう。ぜひ参加してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tidyverse-importing-data