このブログは、金融分野の経験を活かしながら、PythonやPandasを学び直してきた私の実践記録です。初心者の方でもわかるように、Google Colabの使い方からデータ分析の基本をステップ形式で紹介しています。
📘 このブログで学べること（3分でわかる！）
1. Python環境構築とColabの使い方
- Pythonのはじめ方
- Google Colabの使い方
- ColabとDriveの連携
- 実行環境の比較（Colab / Anacondaなど）
2. pandasによるデータ操作の基礎
- DataFrameとSeriesの理解
- CSVファイルの読み書き
- 行列の抽出・並び替え
- 可視化の基礎
3. データ前処理と欠損値処理
- isnull()による欠損確認
- drop()による削除
- 条件抽出・重複処理
- データ結合（concat・merge）
4. ステップ形式の初心者向けチュートリアル
全15回の記事で、順を追って学べる構成になっています。
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✍️ このブログを書いている人
金融分野での実務経験を活かし、ファイナンス系MBA在学中にはRを用いた信用リスク分析やモデリングに取り組みました。現在はPythonとPandasを用いたデータ分析に加え、機械学習の手法や予測モデルの実装にも取り組んでいます。実務経験をもとに、データ分析の基礎から応用までを、業務に活かせる視点でブログにて発信しています。