まず、このコースでは、データ分析の基礎から始めることができます。データの収集、整理、可視化の方法について学びます。さらに、統計的な手法や機械学習アルゴリズムを使ったデータ分析の手法も学ぶことができます。
たとえば、データの可視化にはPythonのmatplotlibやSeabornといったライブラリを使用することができます。これらのライブラリを使うことで、データのパターンや相関関係を効果的に可視化することができます。例えば、売上データの時系列変化を折れ線グラフで表示したり、カテゴリごとの商品売上を棒グラフで比較したりすることができます。
また、統計的な手法を使ったデータ分析には、Pythonの統計パッケージであるpandasやNumPyを活用することができます。これらのツールを使うことで、データセットの要約統計量の計算や、仮説検定、回帰分析などの統計的な分析を行うことができます。例えば、A/Bテストの結果を分析して、異なるバージョンのウェブサイトの効果を比較することができます。
さらに、機械学習アルゴリズムを使ったデータ分析も学ぶことができます。Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使用することで、分類や回帰、クラスタリングなどの機械学習タスクを実装することができます。例えば、顧客の属性データから購買予測モデルを作成したり、画像データから物体検出モデルを構築したりすることができます。
このように、Courseraのデータアナリティクスコースでは、データ分析の基礎から応用まで幅広い内容を学ぶことができます。簡単な方法やコード例を通じて実践的なスキルを身につけることができるので、データアナリティクスに興味がある方にはおすすめのコースです。ぜひ挑戦してみてください。