Pythonの独学は、文法は追えても「自分のデータ分析」に届く前に挫折しがちです。エラーで止まる、写経で終わる、統計が分からず結果を読み解けない…。和からは大人専門の数学・統計教室。統計を軸にしたPythonを、あなたの目的とデータに合わせてマンツーマンで指導します。転職スクールではなく、「仕事で使える分析力」のための個別指導です。
目的（業務効率化・分析・機械学習）と現在の経験をお聞きし、学習プランの当たりをつけます。しつこい勧誘は一切ありません。
チュートリアルは進むのに、自分の仕事のデータを前にすると、何から書けばいいか分からない。
環境構築やエラーメッセージでつまずき、質問できる相手がいないまま数週間止まっている。
統計の基礎がないため、出力された数字やグラフをどう解釈し、どう報告すればいいか自信がない。
本や動画のとおりに書けても、自分のデータに当てはめる段になると進まない、という回答です。
手法やライブラリの名前は見聞きしても、どれをいつ使うのか順番を決められない状態です。
一人だと後回しになりがちで、伴走してくれる相手が欲しい、という回答です。
和からの個別指導 無料相談・体験授業でいただいたご相談より（仕事目的の回答247名・複数回答）
コードが動くところと、意味が分かるところは別物です。
Pythonは道具です。大切なのは、目的に合った分析を選び、結果を統計的に正しく読み解くこと。ここを飛ばして文法だけ学ぶと、「動くのに使えない」状態になります。
和からは統計のプロ集団として、統計の考え方とPythonの実装をセットで指導します。あなたの実データ（売上・アンケート・ログなど）を教材に、集計・可視化から統計解析・機械学習の入り口まで、目的に応じて設計します。
最初にいまの実力と目標・ご希望の期限を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや資料も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。基礎文法から自分のデータの分析まで、目的に合わせて進め方を設計できます。
ゴールと現在の経験に合わせて設計します。
Google Colabなど手軽な環境で、文法の最小限＋pandasでの集計・グラフ化へ段階的に。挫折ポイントの環境問題は講師と一緒に越えます。
Excelからの移行、定型集計の自動化、可視化、レポート作成まで。お手持ちの実データを教材に進めます。
検定・回帰をPythonで実装し、scikit-learnでの予測モデルの基礎へ。理論の「なぜ」から解説します。
目的はさまざまでも、つまずく場所は似ています。無料相談・体験授業でいただいたご相談から、3件をご紹介します。
集計業務を担当するエンジニアの方。仕事では統計や機械学習の手法を扱っていますが、数学の中身は分からないまま使っているとのことでした。半年ほど前に独学を始めたものの、数学でつまずいてやめてしまい、一人では続かないので支えてほしい、というご相談です。体験授業では、確率変数と、期待値・分散の定義を扱いました。
これまで指示を出す立場だった方が、データ分析を自分で手を動かして行う業務に移ることになりました。表計算ソフトでのデータ分析の経験はあるものの、Pythonは未経験で、どこから実践できる形に持っていけばよいかというご相談です。体験授業では、Python学習の方針を一緒に決めました。
小売のデータを扱うデータアナリストの方。売上予測など決められた分析はできるものの、手法を自分で選んだり説明したりできるほどは理解できていないとのことでした。最近はPythonも使い始めましたが、社内に統計を相談できる相手がいないそうです。無料相談でうかがった目標は、分析の選択と組み立てを自分でできるようになることです。
※実際にいただいたご相談を、個人が特定されないよう要約しています。
どちらが優れているかではなく、目的次第です。
| 項目 | Excel | Python |
|---|---|---|
| 得意な場面 | 小規模の集計・共有・帳票 | 大量データ・繰り返し処理・統計解析 |
| 再現性 | 手作業に依存しやすい | コードとして残り、再実行できる |
| 統計・機械学習 | 相関・回帰・検定など（標準の分析ツールの範囲） | 検定・回帰から機械学習まで拡張可 |
| 学習コスト | 低い | 環境構築・文法の初期ハードルあり |
| 本講座での扱い | 移行元として活用 | 主教材（pandas・可視化・統計） |
※Excelでの分析を学びたい方は「仕事のデータ分析 個別指導」もご覧ください。目的に応じて無料相談でご案内します。Power QueryやPython in Excelなど、利用環境により対応範囲は異なります。
授業で扱う内容の、ほんの入り口です。文法を覚える前に、まず「動かす」から始めます。
独学でよくあるのが、環境構築でのつまずきです。Google Colabのような手軽な環境から始め、pandasでの集計やグラフ化まで、小さな「動いた」を一つずつ積み重ねます。
Excelでの定型集計をPythonのコードに置き換えると、同じ処理を何度でも再現できます。お手持ちの実務データを教材に、可視化やレポート作成まで進めます。
検定や回帰をPythonで実装しながら、理論の「なぜ」を確認します。そこからscikit-learnを使った予測モデルの基礎へと進みます。
Pythonの学習を、あなたのペースで。必要なときだけの月1回から、半年かけてじっくりまで、続け方から選べます。
1回50分・月1回ペース（都度）
まずは月1回から。毎月のリズムが学習の習慣になり、モチベーションを保ちながら継続できます。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。基礎から実務のデータ分析まで、継続して身につけたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
伊藤 智也 先生
Ito Tomoya
筑波大学大学院で統計学（高次元データ解析）を専攻。統計学とExcel・Python・生成AIを掛け合わせた業務自動化を発信する登録者6万人超のYouTuber。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
松中 宏樹 先生
Matsunaka Hiroki
京都大学情報学研究科修士課程修了（専攻：力学系理論）。富士通にて医療連携システム開発に従事。微分積分・線形代数から統計・機械学習・プログラミングの応用数学まで幅広く指導。
機械学習の基礎については、実習内容を含めた解説ページをご用意しています。
ここに挙げていない分野についても対応しています。やりたいことが決まっている方も、まだ固まっていない方も、まずはご相談ください。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
統計の学び直し全般は統計教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
本講座は特定の成果を保証するものではありません。記載の製品名・サービス名は各社の商標または登録商標です。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
