AI分析のマスター：AIツールを用いたデータ分析と可視化

コース「AIアナリスト - AIツールを用いたデータ分析と可視化」では、人工知能の文脈におけるデータ分析の包括的な紹介を提供します。質的データと量的データの種類、AI時代におけるデータ収集の方法、データ分析における統計手法の適用など、重要なトピックをカバーします。参加者は、Python、Tableau、Excel、Google Sheets、PowerBI、さまざまなJavaScriptライブラリを含む、データ可視化の概念と必要なAIツールについても紹介されます。

このセクションでは、ExcelとGoogle Sheetsを用いたデータ分析に焦点を当てます。参加者は、これらのツールの基本、Excelの高度な関数、AI拡張を使用した予測分析を学びます。主要なトピックには、ピボットテーブルやチャートの作成、ExcelにおけるAI分析の活用、Google Sheetsでのデータ可視化と予測のためのAIの統合が含まれます。実際のプロジェクトには、ソーシャルメディアにおけるトレンド分析や、AIを使用したマーケティングキャンペーンの成功予測が含まれます。

PowerBIはビジネス分析のための強力なツールであり、このセクションではその機能を紹介します。参加者は、PowerBIでAIを使用してデータをインポート、クリーンアップ、分析する方法を学びます。メジャーやAI統合などの高度な機能が探求され、インタラクティブなデータ可視化技術も学びます。プロジェクトには、顧客レビューの分析や、AIを使用した在庫ニーズの予測が含まれます。

Tableauはそのデータ可視化機能で知られています。このセクションでは、データソースをTableauに接続し、ダッシュボードを作成し、データを使ったストーリーテリングのためのAIツールを活用する方法をカバーします。参加者は、人気のNetflix映画の分析や、eコマースサイトの売上予測などのプロジェクトに取り組みます。

Pythonはデータ分析のための多用途なプログラミング言語です。このセクションでは、Pythonのセットアップ、Jupyter Notebook、およびPandasなどの基本ライブラリを紹介します。参加者は、Pythonを使用したデータ操作、クリーンアップ、分析技術、および可視化手法を学びます。プロジェクトには、暗号通貨の価格分析や不動産価格の予測が含まれます。

SQLはデータ分析において重要であり、このセクションではその基本をカバーします。参加者は、SQL操作、統計分析、およびクエリ結果の可視化方法を学びます。プロジェクトは、利益のある顧客の特定や、サポートチケットのトレンド分析を通じてチームのパフォーマンスを最適化することに焦点を当てます。

JavaScriptはインタラクティブなデータ可視化を作成するために不可欠です。このセクションでは、D3.jsやChart.js、Plotly.jsなどのライブラリを紹介します。参加者は、ウェブサイトのトラフィックやコンテンツの人気を可視化するなどの実世界のプロジェクトに取り組みます。

コース全体を通じて、参加者は各セクションで学んだスキルを適用するさまざまな実践的なプロジェクトに取り組みます。これらのプロジェクトは、データ分析と可視化の実践的な経験を提供し、参加者をAI分析の実世界の応用に備えさせます。