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~プログラミング基礎から機械学習まで~

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Pythonを用いてビジネスにデータサイエンスを

Pythonという言葉が最近よく話題に上がるようになりました。
Pythonとはプログラミング言語のひとつで、非常に簡単に書けて汎用性も高いことから、人工知能開発やwebアプリケーション開発など様々な分野で使われています。開発だけでなく、マーケティング・販売管理・人事などのデータ分析にもPythonが使われており、ビジネスにおけるデータサイエンス分野でも非常に人気の言語となっております。

今回はビジネスシーンにおいて活用できるPythonデータサイエンスを長期で学んでいくカリキュラムをご紹介いたします。

ビジネスシーンでデータ分析が使われ場面には例えば以下のようなものがあります

販売管理におけるデータ分析
 ・売上データ(POSデータ)よりパフォーマンスの良い商品を現状把握。過去の売上データや、天候などの外部要因から売り上げを予測するモデルを作成し、在庫管理に応用。

顧客管理におけるデータ分析
 ・顧客データより顧客を属性ごとに複数のセグメントに分類。そのデータから将来の顧客行動を予測し販促活動につなげる。

販売促進におけるデータ分析
 ・大量の購買データから同時購入されるなどの商品特性を把握。商品配列の変更やセット販売などの販売戦略の検討を行う。

人事評価におけるデータ分析
 ・人事アンケートデータから得られる自由記述文書(文字データ)を解析し、各従業員の評価を把握する。

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、そもそもこういった分析をPythonを使って行う理由は何でしょうか?
Excelでもデータ分析を行うことはできますが、それには限界があります。Pythonを用いればExcelでは味わえない以下のようなメリットを得ることができます。

同じ操作の繰り返しが5秒で終了
 このようなビジネスデータを用いた分析は、毎月得られるデータで同じ分析を行う、というように繰り返されることが多いです。Excelだと2回目以降の分析も同じ操作を1から手作業で繰り返さなければいけませんが、Pythonを用いれば2回目以降はボタンを押すだけで同じ分析を行うことができます。毎月1時間かけて行う同じ作業をわずか5秒で行う、といったことができるようになります。

統計分析や可視化手法のバリエーションが豊富
 Excelでも統計分析はできますが、高度な分析は行うことができません。同時購入される商品群を把握するアソシエーション分析や、時系列データを用いた需要予測モデルの作成、テキストデータを用いたポジネガ分析、などの分析はExcelでは行うことができません。Pythonではこれらの分析を行うライブラリが用意されているので、数学などの数理は知らなくてもこういった分析を簡単に行うことができます。

大きなデータでも問題なく分析可能
 Excelだとデータのサイズが大きくなってくると動作が重くなり、分析に時間がかかる、あるいは分析自体ができないということが出てきます。販売データなどの数十万行超えるようなデータを扱うような場合はExcelだと相性が悪いですが、Pythonであればこういった大きなデータでも問題なく扱うことができます。

このようにデータ分析を行う上でPythonは非常に武器になるツールです。

時間の少ない社会人でも無理なく学べるカリキュラム

こちらの講座ではビジネスデータを用いたデータ分析に必要なPythonスキルを厳選しお伝えします。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無理なく学べるような構成としております。

・Pythonデータ分析入門編
こちらでは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
こちらでは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
こちらでは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。

以上の内容を10か月の長期で学んでいきます。
これらを無理なく学べるように、豊富な練習問題をお渡しいたします。講義が終わった後でぜひその問題にチャレンジしてみてください。

プログラミングスキルを身に着けるためには、書く練習をする時間が必要となります。そのため、本カリキュラムでは練習時間を設けるという意味で10か月間という長期期間としております。仕事をしながらでも学べるカリキュラムとなっておりますので、Pythonデータサイエンスに興味のある方は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。

※今後の開催日程については、順次公開いたします。詳細はお問い合わせください。

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)

第2回 Pandasライブラリによるデータの前処理

  • ・関数とメソッドについて
  • ・データの読み込みと保存
  • ・欠損値の処理
  • ・データの結合と変換

第3回 Pandasライブラリによるデータの集計

  • ・データの並び替え
  • ・基本統計量(平均値、中央値、最大値、最小値)
  • ・データの抽出
  • ・クロス集計

第4回 Matplotlibライブラリによるデータの可視化

  • ・モジュール、パッケージ、ライブラリについて
  • ・データの可視化
  • ・グラフの装飾やスタイルの変更
  • ・2軸グラフの作成

第5回 関数と制御構文

  • ・自作関数について
  • ・自作関数の作り方
  • ・繰り返し(for)構文
  • ・場合分け(if)構文

第6回 回帰モデル

  • ・データ間の関連性を調べる方法
  • ・回帰モデルとは
  • ・回帰モデルの実行と評価
  • ・ダミー変数を使った回帰モデル

Pythonデータ分析入門演習
Python言語を用いてこれまでの演習を行います

第7回 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Jupyter Notebookについて
  • ・仮想環境とは
  • ・仮想環境の作成

第9回 機械学習(分類問題)

  • ・学習用/評価用データへの分割
  • ・ランダムフォレストによる分類モデルの実行と評価
  • ・モデル評価指標(混同行列、F値)

第10回 機械学習(回帰問題)

  • ・重回帰分析による回帰モデルの実行と評価
  • ・ランダムフォレストによる回帰モデルの実行と評価
  • ・lightGBMによるモデルの実行と評価
  • ・モデル評価指標(RMSE)

第11回 特徴量作成

  • ・特徴量とは
  • ・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

第12回 モデルチューニング

  • ・モデルチューニングとは
  • ・グリッドサーチ
  • ・ランダムフォレストのチューニング
  • ・LightGBMのチューニング

第13回 機械学習(クラスタリング)

  • ・クラスタリングとは
  • ・階層型クラスタリング
  • ・非階層型クラスタリング
  • ・kmeans法によるクラスタリング

Pythonデータ分析基礎演習
Python言語を用いてこれまでの演習を行います

第14回 Pythonデータ分析基礎演習

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15回 文字データの取り扱い

  • ・文字データの処理
  • ・正規表現

第16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17回 時系列データの処理

  • ・時系列データとは
  • ・時系列相関
  • ・時系列データの集計と可視化

第18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)

第19回 テキストデータの分析

  • ・テキストデータとは
  • ・テキストデータの集計と可視化
  • ・ポジネガ分析
  • ・bag of words

Pythonデータ分析発展演習
Python言語を用いてこれまでの演習を行います

第20回 Pythonデータ分析発展演習

※カリキュラム内容は進捗等によって変更されることがあります。

セミナーの様子

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。

セミナー基本構成

全20回
講義60分 / 演習30分 / 質疑応答20分
(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

◎PC
◎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

全20回

550,000円238,260円(一括支払い) ※特別割引56.7%OFF:2024年3月31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2日前までに振込確認が取れない場合、会場URLをお送りできませんので特にご注意下さい

定員

15名(少人数制・先着順)

特定商取引法に基づく表示

特定商取引法に基づく表示についてはこちらを参照ください。
1.支払方法:銀行振込又はクレジットカード払いが利用できます。
2.支払い時期:土日を除く開催日4日前

会場とスケジュール

オンライン教室
地図を見る

第3クール

第01回 2024年04月13日(土) 13:00~15:00

第02回 2024年04月27日(土) 13:00~15:00

第03回 2024年05月11日(土) 13:00~15:00

第04回 2024年05月25日(土) 13:00~15:00

第05回 2024年06月08日(土) 13:00~15:00

第06回 2024年06月22日(土) 13:00~15:00

第07回 2024年07月06日(土) 13:00~15:00

第08回 2024年07月20日(土) 13:00~15:00

第09回 2024年08月03日(土) 13:00~15:00

第10回 2024年08月24日(土) 13:00~15:00

第11回 2024年09月07日(土) 13:00~15:00

第12回 2024年09月21日(土) 13:00~15:00

第13回 2024年10月05日(土) 13:00~15:00

第14回 2024年10月19日(土) 13:00~15:00

第15回 2024年11月02日(土) 13:00~15:00

第16回 2024年11月16日(土) 13:00~15:00

第17回 2024年11月30日(土) 13:00~15:00

第18回 2024年12月14日(土) 13:00~15:00

第19回 2025年01月11日(土) 13:00~15:00

第20回 2025年01月25日(土) 13:00~15:00

※当日のお申し込みはできかねます。別日程でお申し込み下さい。

今後の開催日程については、順次公開いたします。