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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/1day_course_of_python_data_analysis_for_engineers/
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【1日速成】技术者的Python数据分析课程总结 本课程专注于面向研究开发场景，教授如何具体运用Python进行数据分析。 **课程定位与价值：** * 面向人事/管理者： * 可作为培养制造等行业DX、数字化人才的编程入门课程。 * 旨在培养能够使用Python而非Excel进行实验数据分析，实现更高级分析的人才。 * 实操导向： 课程练习特别针对制造行业使用Python的场景设计。 * **示例1：** 利用高斯函数拟合ESR（电子自旋共振仪）等设备获取的光谱数据，实现降噪。 * **示例2：** 传感器数据提取至USB，连接电脑后导入Python进行实验结果的数据分析。 * **示例3：** 实验结果采用多项式拟合而非简单线性回归，进行高级分析。 * 零基础入门： 假设学员是实验背景，无需任何IT或编程知识。 * 学习成果： 完成课程后，学员将能从“完全不懂编程/无法进行环境配置”的状态，达到“能够引入Python提高工作效率，并进行更高级的数据分析”的状态。 课程大纲： 1. 环境搭建与基础知识获取： * 命令提示符（Command Prompt）的使用。 * 编辑器（Spyder, Jupyter Notebook）的使用。 2. Python基础： * 变量的理解。 * 列表（List）的概念及操作。 * 循环与条件分支。 * 文件的输入输出。 * 函数（Function）。 * 列表推导式（List Comprehension）、正则表达式（Regular Expression）。 * NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy 等核心库的用法。 3. 数据分析实战演习： (使用实际研发场景中的文件进行练习) * 导入Excel实验数据，计算回归直线并生成图表。 * 光谱数据拟合与数值积分。 * 从传感器输出的TXT文件提取数据并进行分析。 * 比较实验数据与模拟（SIM）数据，计算模拟数据的决定系数。 建议： 考虑报名的学员，可以观看课程提供的约50分钟预览，了解课程进行方式。
"研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか"に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。【人事の方/マネージャークラスの方へ】本コースは次のような使い方が可能です。・製造業などにおいてDX・デジタル人材を育成する為のプログラミング入門コース・実験結果のデータ分析をエクセルではなく、Pythonで行う事でより高度な分析を行える人材を育成する本コースの演習は特に製造業でPythonを使用することを意図した演習になっています。例1. ESR(電子スピン共鳴装置)などで得られたスペクトルデータをGauss型の関数系でフィッティングする事でノイズを除去例2. センサーのデータをUSBメモリに抽出し、PCに接続後、Pythonに読み込んできて実験結果をデータ分析する例3.実験結果を通常の線形回帰ではなく、多項式でフィッティングし、高度な分析を行うなど実用を想定した演習となっています。また普段は実験をしているという方を想定しているため、プログラミングなどのIT知識は一切仮定していません。本コースを修了すると"プログラミングを全く知らない/環境構築ができない"状態から始めて"Pythonを導入して業務効率化を図れる・より高度なデータ分析を行える"という状態になります。~講義の概要~①環境の構築、前提知識の獲得・コマンドプロンプトの使い方・エディタの使い方(Spyder, Jupyter notebook)②Pythonの基礎・変数とは・リストとは、リストの取り扱い・繰り返し、条件分岐・ファイルの入出力・関数・リスト内包表記、正規表現・numpy, pandas, matplotlib, scipyの各モジュールの使い方③データ分析演習（実際の研究開発で使いそうなファイルを用いた演習）・Excelの実験データを読み込み、回帰直線の算出・グラフの作成。・スペクトルのフィッティングや数値積分・センサーなどが出力するtxtファイルからのデータの抽出、データ分析・実験データとSIMデータの比較。SIMデータの決定係数算出✳︎受講を検討されている方は、コースのプレビューを約50分用意しておりますので、コースの進め方を一度是非ご覧になってはいかがでしょうか。
