NBAの試合やニュースを見ていて、「どうやってこのスタッツを集計しているんだろう」と疑問に思ったことはありませんか？実はそれ、自分でも集計できるんです。
この学習コンテンツでは、PythonとNBA_APIを使って、NBAの実際のデータをもとにしたスポーツデータ分析の基礎を、初心者向けに丁寧に解説していきます。
プログラミングが初めてでも、統計に詳しくなくても大丈夫。これをやり終えた際には、気になったデータを自分で取得できるようになっているはずです。一緒に「数字でバスケを楽しむ力」を育てていきましょう！
Step 0：基礎編
NBAのデータを活用して、Pythonや統計分析の基本を学んでいきましょう。
この初級編では、JupyterLabを使って、NBA_APIを用いたデータ取得・加工・可視化・簡単な統計分析までを学びます。
7：代表値を調べてみよう（平均・中央値・最頻値）（作成中）
8：データを可視化しよう（matplotlib / seaborn）（作成中）
9：相関分析：データ同士の関係を探る（作成中）
10：ミニプロジェクト：自分だけの分析をやってみよう（作成中）
📌この基礎編で身につくこと
グラフを使った可視化スキル
PythonとJupyterLabを使ったデータ分析の基礎
nba_apiを活用したNBAデータの取得と前処理
統計的な見方（平均・相関など）の理解
続けて初級編を作成中です。お楽しみに！
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