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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-

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。