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大鵬ビッグデータ分析リソースの紹介:

コースカタログ

├──BI（ビジネスインテリジェンス）ツールモジュール（8.9（20セクション）

| ├──【第10回】DAX関数（4）

| ├──【第11回】DAX関数（5）

| ├──【第12回】DAX関数（6）

| ├──【第13回】DAX関数（7）

| ├──【第14章】データの可視化（1）

| ├──【第15回】データの可視化（2）

| ├──【第16回】データの可視化（3）

| ├──【第17回】データの可視化（4）

| ├──【第18回】PowerBI実践演習（1）

| ├──【第19回】PowerBI実践演習（2）

| ├──【第1章】PowerBIとPowerBIのインストールを理解する

| ├──【第20回】PowerBI実践演習（3）

| ├──【第2章】PowerBIの基本操作とデータソース

| ├──【第3章】PowerQuery(1)

| ├──【第4章】PowerQuery(2)

| ├──【第5章】PowerQuery(3)

| ├──【第7章】DAX関数（1）

| ├──【第8章】DAX関数（2）

| ├──【第9回】DAX関数（3）

| └──録画授業（10回）

├──Excelデータ分析と視覚化モジュール（30セクション）6.28)

├──Linux+データウェアハウスモジュール（12.20（25セクション）

| ├──【第10章】データ型DDL-DML

| ├──【第11章】Hiveデータテーブル操作

| ├──【第12章】ハイブ機能事典

| ├──【第13章】HiveにおけるUDF操作

| ├──【第14節】電子商取引プラットフォームデータプロジェクトの実践分析（I）

| ├──【第15回】電子商取引プラットフォームデータプロジェクトの実践分析（第2部）

| ├──【第16節】タオバオユーザー行動データ分析

| ├──【第17回】HiveでのAzkabanワークフロースケジューラの利用

| ├──【第18章】ハイヴ・アズカバン計画の実用化

| ├──【第19章】Sparkメモリコンピューティングフレームワーク

| ├──【第1章】Linux入門

| ├──【第20章】Spark レジリエント分散データセット RDD

| ├──【第21章】Spark RDD操作

| ├──【第22回】SparkSQLの操作

| ├──【第23章】Spark DataFrame操作

| ├──【第24回】SparkSQL-ビジネスデータ分析事例

| ├──【第25回】SparkSQL-ローン延滞ユーザー分析事例

| ├──【第2章】初心者でも簡単に始められるLinux入門

| ├──【第3章】ファイルシステム管理とvimエディタ

| ├──【第4章】ユーザー権限とシステム管理

| ├──【第5章】リモートファイル転送とパスワード不要のログイン設定

| ├──【第6章】ビッグデータの飛躍

| ├──【第7章】Hadoop環境構築

| ├──【第8章】Hadoopコマンド操作

| ├──【第9章】ハイブ環境の構築

| └──録画授業（10回）

├──Pythonプログラミングモジュール（9.22（15セクション）

| ├──【第10章】クラスの継承

| ├──【第11章】Python総合ケーススタディ（I）

| ├──【第12回】Python徹底ケーススタディ（後編）

| ├──【第13回】Python徹底ケーススタディ（その3）

| ├──【第14章】Python総合ケーススタディ（IV）

| ├──【第15章】Python総合ケーススタディ（V）

| ├──【第1章】コンピュータの基礎とPythonの基礎

| ├──【第2章】データ型と演算子

| ├──【第3章】条件文とループ

| ├──【第4章】データシーケンス

| ├──【第5章】機能

| ├──【第6章】機能の総合応用-名刺管理システム

| ├──【第7章】ファイル操作

| ├──【第8章】モジュールパッケージ例外

| └──【第9章】オブジェクト指向の基礎

├──Python クローラーモジュール (11.16 (20 セクション)

| ├──Lesson 10 動的読み込みデータキャプチャ - Ajax

| ├──レッスン11 マルチスレッドクローラー

| ├──レッスン12: jsonpath_seleniumの紹介

| ├──レッスン13 セレン

| ├──レッスン14 セレン2

| ├──レッスン15 セレン3

| ├──レッスン16 スクレイピー

| ├──レッスン17_scrapy_マルチスレッドと永続性

| ├──Lesson 18_scrapy_dynamic crawling_middleware（ブレークポイント継続）

| ├──レッスン 19 scrapy_unstructured data_middleware (user-agent% プロキシの使用)

| ├──レッスン1_初めての体験

| ├──レッスン20_分散クロール

| ├──レッスン2_ユーザーエージェントと正規表現

| ├──レッスン3 データの永続性

| ├──レッスン4 セカンダリクロール_増分クロール

| ├──レッスン5 リクエストとxpath

| ├──レッスン6 リクエストとxpath02

| ├──レッスン7 Baidu TiebaとWebクライアント検証パラメータ

| ├──レッスン8: プロキシとコンソールのパケットキャプチャ

| ├──第9回 Youdao 翻訳の解読_民政部ウェブサイトからのデータキャプチャ

| ├──録画授業（10回）

| └──新しいフォルダを作成する

├──Python データ分析および視覚化モジュール (10.19 (20 セクション)

| ├──第10章 データ可視化のまとめとSeaborn

| ├──第11章 データ分析プロジェクト 豆瓣映画

| ├──第12章 データ分析プロジェクト データアナリストの給与

| ├──第13章 データ分析プロジェクトから脱落した企業は？

| ├──第14章 データ分析プロジェクト 北京連家中古住宅データ分析

| ├──第15章 データ可視化 高度な円グラフ（1）

| ├──第16章 データ可視化 高度な円グラフ（2）

| ├──第17章 Pyechartsプロジェクト ブラックフライデー

| ├──第18章 Pyechartsプロジェクト スターバックス店舗分布

| ├──第19章 パイチャートプロジェクト 全国観光名所

| ├──第1章 データ分析の基礎とシリーズ

| ├──第20章 パイチャートプロジェクトが全国民政局に登録された経緯

| ├──第2章 データフレームとは何か

| ├──第3章 欠損値、重複値、時間型の処理

| ├──第4章 データ接続とマッピング機能

| ├──第5章 ピボットテーブルとグループ集計

| ├──第6章 データクリーニング知識のまとめ

| ├──第7章 matplotlibの紹介と折れ線グラフの描画

| ├──第8章 棒グラフとヒストグラム

| ├──第9章 散布図、箱ひげ図、円グラフ

| └──録音

└──データベースMySQLモジュール（9.7（セクション10））

| ├──【第10章】SQLプロジェクト総合事例（その2）

| ├──【第1章】MySQL入門

| ├──【第2章】SQL文 DDL

| ├──【第3章】SQL文 DML

| ├──【第4章】SQL文 DQL（I）

| ├──【第5章】SQL文 DQL（その2）

| ├──【第6章】SQL文DQL（その3）

| ├──【第7章】データベースのトランザクション、ビュー

| ├──【第8章】データベーストリガーと関数

| ├──【第9章】SQLプロジェクト総合事例（I）

| └──録画授業（10回）