仕事をしながらでも無理なく学べる！Pythonによるデータサイエンス実践セミナー【改訂版】-生成AIと学ぶpythonデータサイエンス-
公開日
2024年10月17日
更新日
2024年12月1日
生成AIによりPython学習の大革命が起きる！
大好評だった弊社のpython長期セミナーを、初心者の方がより学びやすくなるように生成AIを取り入れてリニューアルいたしました！
pythonプログラミングの講義を行っていると、「データサイエンスを学びたいけど、初めての私にはついていけるかどうか不安」、という声をよく聞きます。たしかにプログラミングと聞くと多くの方がハードルが高いと感じるでしょう。しかし、生成AIの登場によりそのお悩みは過去のものになりつつあります。
近年大きな話題を集めているChatGPTやgeminiなどの生成AIを活用することで、誰でもPythonを扱えるような時代がやってきたのです。
2023年の年末、Pythonの学習や開発に欠かせないGoogle colabに生成AIが取り込まれました。これによって、pythonコード書く際にChatGPTのようにチャット形式で質問を行えるようになりました。
つまり、以下のように日本語だけでコードを生成してもらうことが出来るようになり、さらにはエラーが出たときにその解決策を教えてもらうことまでできるようになったのです。
この機能によってプログラミング初心者でも今まで以上に挫折することなく学習を進めることが出来るようになりました。
また、pythonコードが書けるようになった後も、コーディングにかかる時間が大幅に減少しますので、もっとクリエイティブなところに時間を割くことが出来るようになります。この最強の味方とともにpythonを学習していく方法を本セミナーでご紹介します。
※pythonコードを全て生成AIに作成してもらう講義ではありません。コードの意味や文法の解説は講義の中で扱い、AIをアシスタントとして活用する方法をご紹介していきます。
Pythonを用いたデータ分析ができるようになろう
Pythonを用いてビジネスシーンで活用できるデータサイエンスについて学びましょう。ビジネスシーンでは様々な場面でデータ分析が使われます。
販売管理におけるデータ分析
・来月は何をどのくらい仕入れればよい？？過去の状況から将来の売上を予測したい。
・最も売上が高くなる場所はどこ？？新店舗をどこに出店すべきかデータに基づき判断したい。
顧客管理におけるデータ分析
・どのようなお客様と取引をしている？？お客様を属性ごとに複数のセグメントに分類したい。
・どのようなお客様が離反するのだろう？？事前に離反者を予測したい。
販売促進におけるデータ分析
・パフォーマンスの良い商品や店舗はどこだろう？？売上の現状把握をしたい。
・Aの商品と同時に買われる商品は何？？同時購入商品の傾向を把握したい。
というように、ビジネスシーンでも多くのデータが使われますが、こういった分析も生成AIとpythonを用いれば簡単に行えます。
時間の少ない社会人でも無理なく学べるカリキュラム
こちらの講座は、時間のない社会人の方でも階段を１歩１歩上がっていくようなイメージで無理なく学べる構成となっております。
▼Pythonデータ分析入門編
Pythonを扱うために必要な基礎項目について学習します。
データを集計・可視化するといった基礎的なデータハンドリングの操作を学ぶことで今後のPythonスキルの下地を作ります。
▼Pythonデータ分析基礎編
機械学習という手法をPythonを用いて実装する手法を学習します。
機械学習とは予測を行うモデルのことで、お客様の購買予測や売上予測などがこの分析にあたります。
▼Python分析発展編
発展的な分析手法について学びます。
分析を行うためのデータをWebから取得する方法（スクレイピング）や、時系列データを用いた需要予測モデル（prophet）、販売データに潜む購買傾向を発掘する手法（アソシエーション分析）などの手法について学びます。
これらの内容を１０か月かけて長期間でじっくり学んでいきます。
※統計・機械学習の事前知識は必要ありません。必要なものは講義内で解説いたします。
プログラミングスキルを身につけるためには、講義を聴くだけでなく、自分でも書く練習をすることが必須です。そのため、本カリキュラムはセミナー内に講義だけでなく、講師と一緒に実際に手を動かすことで学習内容の定着を図れるように演習時間を設け、１０か月間という長期期間で設定しております。また、講義外にも独学で練習できるように、毎回の講義で豊富な練習問題をお渡しいたします。（練習問題だけで１００問以上！）
練習問題に取り組むことで自然とpythonが書けるようになっていくでしょう！
python初心者の方のための特別なカリキュラム。ぜひこの機会にこの機会に学習の第１歩を踏み出してみませんか？
※こちらのセミナーはデータサイエンスで使うためのPythonプログラミング講座です。Pythonを用いたアプリケーション開発などの内容は取り扱っておりません。カリキュラム内容については下記をご覧ください。
受講対象
・データサイエンスを学び、お仕事で活用したい方
→小売業販売管理にかかわる方
・データに基づいた現状把握と将来の予測、今後の意思決定を行いたい
→製品開発にかかわる方
・顧客アンケートデータを集計し、顧客のニーズを可視化したい
→マーケティングにかかわる方
・データに基づいたマーケティング施策の評価、最適な施策の判定を行いたい
→人事にかかわる方
・社員データより退職者を早期に予測しその対策を打ちたい
セミナー内容
【Pythonデータ分析入門編】
Python言語を使ったデータ分析の基礎を身につけます。
第1回 Google ColaboratoryとPython基礎文法
- ・イントロダクション(講義の目的と進め方について)
- ・Python言語と開発環境Google Colaboratoryについて
- ・Python言語の基本的操作（四則演算、変数、リスト）
- ・プログラムを書く時に注意すること（エラー、コーディング規約）
- ・生成AIについて
第2回 Pandasライブラリによるデータの集計
- ・関数とメソッドについて
- ・データの読み込みと保存
- ・データの抽出
- ・基本統計量（平均値、最小値、最大値）の計算、データのカウント
第3回 Seabornライブラリによるデータの可視化
- ・データの結合（縦結合、キー結合）
- ・クロス集計
- ・基本的なグラフの作成（棒グラフ、折れ線グラフ、散布図）
- ・集計値のグラフ
- ・グラフの装飾やスタイルの変更
第4回 関数と制御構文
- ・Python言語における配列データ（リスト、タプル、辞書）
- ・自作関数
- ・繰り返し（for）構文
- ・場合分け（if）構文
第5回 統計モデル①仮説検定
- ・分析をはじめる前のデータクレンジング
- ・仮説検定の考え方（帰無仮説、対立仮説、有意水準、P値）
- ・2つのグループの差を検証するt検定
- ・2つのグループの比率を検証するカイ二乗検定
第6回 統計モデル②回帰モデル
- ・データ間の関連性を調べる方法
- ・相関関係と因果関係の違い
- ・回帰モデルの実行と評価
- ・ダミー変数
第7回 【演習】収益を最大化するための方法は？広告収益データを用いた予測モデルの作成
- ・広告収益データの基礎集計
- ・広告収益とユーザーとの関連性をデータに基づき発見する
- ・収益の予測とその可視化
【Pythonデータ分析基礎編】
機械学習モデルを作成し、評価を行うための方法を身につけます。
第8回 ローカル環境構築と仮想環境
- ・オンライン環境とローカル環境の違いについて
- ・開発環境JupyterLabについて
- ・仮想環境とは
- ・仮想環境の作成
第9回 機械学習入門①（分類問題）
- ・機械学習でできること（分類/回帰/クラスタリング）
- ・決定木・ランダムフォレストモデル
- ・分類モデルの評価指標（正解率、適合率、再現率、F値）
第10回 機械学習入門②（回帰問題）
- ・ランダムフォレストによる回帰モデルの実行と評価
- ・回帰モデルの評価指標（MSE、RMSE）
- ・変数重要度
- ・説明変数の最適な組み合わせ探索の進め方
第11回 機械学習入門③（lightGBM）
- ・lightGBMモデル
- ・lightGBMモデルによる分類モデルの実行と評価
- ・lightGBMモデルによる回帰モデルの実行と評価
第12回 特徴量エンジニアリング
- ・データフレームの複製
- ・説明変数の変形
- ・質的変数に対する特徴量エンジニアリング（ワンホットエンコーディング、ラベルエンコーディング）
- ・ドメイン知識に基づく特徴量エンジニアリング
第13回 パラメータチューニング
- ・過学習
- ・ランダムフォレストにおけるパラメータ
- ・ランダムサーチによるパラメータチューニング
- ・optunaライブラリによるパラメータチューニング
第14回 機械学習（クラスタリング）
- ・クラスタリングの目的と活用例
- ・階層クラスタリングと非階層型クラスタリング
- ・kmeans法によるクラスタリングの実行と評価
- ・標準化
第15回 【演習】売上データを用いた需要予測機械学習モデルの作成
- ・売上データの基礎集計
- ・売上の大きい商品の特徴を把握して需要予測機械学習モデルを作成する
- ・特徴エンジニアリングとパラメータチューニングによるモデル最適化
【Pythonデータ分析発展編】
様々な種類のデータを扱うための方法を身につけます。
第16回 文字データの取り扱い
- ・文字データの特徴
- ・文字データの処理方法（置換、抽出）
- ・正規表現によるパターンマッチ
第17回 Webスクレイピング
- ・HTMLについて
- ・Webスクレイピングによるデータの収集
- ・収集したデータの加工
- ・Webスクレイピングにおける注意点
第18回 時系列データ分析
- ・時系列データとは（周期/トレンド/不規則変動）
- ・時系列データの集計と可視化
- ・Prophetライブラリによる未来予測
第19回 アソシエーション分析
- ・販売時点情報管理（POS）データとは
- ・アソシエーションルール
- ・評価指標（支持度/信頼度/リフト値
- ・過去の販売情報に基づく商品レコメンド
第20回 【演習】イベントの交通量データ、アンケートデータから改善を行うための提案を行う
- ・データから現状を把握する
- ・データをもとに未来の交通量を予測して、配置する人員の人数最適化
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。
セミナーの様子
セミナー基本構成
（各回10分程度の休憩時間を含みます。）
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎Googleアカウント
・（Python言語による演習をGoogle Colaboratoryで行うため）
・取得方法の動画はこちら
※新規アカウント取得はこちらのサイトよりご登録ください。
▼セミナーの催行について
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
550,000円 →238,260円（一括支払い） ※特別割引56.7%OFF：2025年2月28日まで
◎分割支払い：25,080円/月 (総額250,800円)
[税抜価格]
一括払い：216,600円
分割払い：22,800円/月(総額228,000円)
※分割支払いはクレジットのみ対応可能
※一括支払いはクレジットもしくは銀行振込で対応可能
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
※開催日程間際にお申し込みいただいた場合、開催日までにご案内が間に合わない可能性がございますのでご注意ください
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
川原 祐哉（かわはら ゆうや）
〈経歴〉
大学卒業後教育業界に従事しデータを用いた教育指導、経営判断に関わる。
自社のデータ分析・データ管理を行いつつ、実務で使える統計を社会人に教える講座を実施中。ビジネスマンの統計リテラシーの向上を目指し行う授業は、統計初心者にもわかりやすいと好評。またRやpythonを用いた統計解析の個別指導も実施。
和から株式会社:最高分析責任者(CAO)
〈研修・外部提携講座〉
・東京理科大学オープンカレッジ 講師(https://web.my-class.jp/manabi-tus/)
・年間約30社にて法人向け研修を実施
・総務省統計局データ利活用センター様「第2回ビジネスパーソン向け統計データ利活用セミナー」担当講師
〈インタビュー掲載〉
週刊ダイヤモンド２０１９年２/９号
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
会場とスケジュール
第1クール
オンライン教室第1回 2025年01月18日(土) 13:00～15:00
第2回 2025年02月01日(土) 13:00～15:00
第3回 2025年02月15日(土) 13:00～15:00
第4回 2025年03月01日(土) 13:00～15:00
第5回 2025年03月15日(土) 13:00～15:00
第6回 2025年03月29日(土) 13:00～15:00
第7回 2025年04月12日(土) 13:00～15:00
第8回 2025年04月26日(土) 13:00～15:00
第9回 2025年05月10日(土) 13:00～15:00
第10回 2025年05月24日(土) 13:00～15:00
第11回 2025年06月07日(土) 13:00～15:00
第12回 2025年06月21日(土) 13:00～15:00
第13回 2025年07月05日(土) 13:00～15:00
第14回 2025年07月19日(土) 13:00～15:00
第15回 2025年08月02日(土) 13:00～15:00
第16回 2025年08月23日(土) 13:00～15:00
第17回 2025年09月06日(土) 13:00～15:00
第18回 2025年09月20日(土) 13:00～15:00
第19回 2025年10月04日(土) 13:00～15:00
第20回 2025年10月18日(土) 13:00～15:00
