Pythonデータサイエンス基礎講座

セミナー趣旨

今後ビジネスパーソンにとって必須のスキルとなるデータサイエンス スキルを、数学が苦手な方でも学びやすいように、背景にある数学や数式の説明は最小限に抑え、実務で活用できるデータ収集、加工、表現、分析に焦点を当て、7週間で習得するコースです。

プログラミング言語であるPythonとデータ加工・分析スキルを習得することにより、基礎的なテクノロジースキル、プログラミングスキル、分析力や問題解決力の向上を図ります。

7週間にわたり計31時間のカリキュラム（うち9時間は通信教育）で構成されており、第一線の現場で活躍しているデータサイエンスティストの講師による実学の研修を行います。

受講対象・レベル

• データサイエンスの知識及びスキルを習得したい方
• Pythonを活用したデータ分析の手法を学びたい方
• 日本統計学会認定「統計検定2級」の受験・資格取得を目指す方

セミナープログラム

第1週　通学（東京）10:00～16:30

• これからのデータ分析の役割・可能性
• データ分析の全体像とプロセス
• Python、R、Excel、Stataなどデータ分析におけるそれぞれの優位性
• AI・機械学習・ディープラーニングとは何か、その活用
• 統計学基礎講義
• 度数分布表、平均、散らばり、分布など
• 演習：データ分析や統計学に関する基礎演習
• 質疑応答

第2週　オンデマンド（録画）3時間

• 統計検定受検に向けた背景知識
• 講義(統計検定2級範囲「データソース、データの分布、1変数データ、2変数以上のデータ」から一部抜粋)
• 演習：統計検定2級に向けた問題演習①
• 次回までの課題の説明

第3週　オンライン（zoom）10:00～16:30

• 前回課題解説・前回授業からの間に個別質問があった内容の解説
• Pythonの実行環境colaboratoryの説明
• Pythonハンズオン基礎演習①
• ライブラリの使い方、文法、変数、型、数値計算など
  ※授業進捗度合によって6/11回と分割
• 演習：講義内容の振り返り演習
• 質疑応答

第4週　オンデマンド（録画）3時間

• 講義(統計検定2級範囲「データの活用、推測の為のデータ収集法、確率モデルの導入」から一部抜粋)
• 演習：統計検定2級に向けた問題演習②
• 次回までの課題の説明

第5週　オンライン（zoom）10:00～16:30

• 前回課題や、前回授業からの間に個別質問があった内容の解説
• Pythonハンズオン基礎演習②
• 前処理・テーブルデータの加工・可視化
• 統計分析・教師あり機械学習(回帰・分類)、教師なし機械学習(クラスタリング)
  ※授業進捗度合によって5/28回と分割
• 演習：講義内容の振り返り演習
• 質疑応答

第6週　オンデマンド（録画）3時間

• 講義(統計検定2級範囲「推測、線形モデル」から一部抜粋)
• Python演習の為のデータサイエンスコンペティション紹介
• 最終講義での実施内容イメージ説明
• 次回までの課題の説明

第7週　通学（東京）10:00～16:30

• 前回課題や、前回授業からの間に個別質問があった内容の解説
• 全7回講座の振り返り
• 演習：データサイエンスコンペティションにチャレンジ
• データサイエンスコンペティションのデータや提出結果を用いた課題成果発表（修了試験）
• 質疑応答

※本コースの修了基準（第四次産業革命スキル習得講座）
・集合研修（通学またはオンライン）の出席率70%以上
・最終日のデータコンペティション用成果物の発表または提出

セミナー講師

黒瀬　絢也　氏

AI・DX関連のコンサルティングや、主にデータ分析を用いた顧客課題解決が主要業務。PythonやVBAなどを用いた、プログラムによるRPA（業務自動化ツール開発）も併せて担当。AI・データサイエンスの社会実装を目指すにあたり、ゼロから経営を幅広く学ぶため早稲田大学大学院経営管理研究科（MBA）の門を叩く。2022年3月修了。共著に「ミドルからの変革」（2022年、PRESIDENT社）。
資格：G検定・E資格（日本ディープラーニング協会）、Python 3 エンジニア認定基礎・データ分析(Pythonエンジニア育成推進協会）、MBA（早稲田大学大学院 経営管理研究科）

セミナー受講料

受講料 (通常価格）220,000円（税込） 修了者／紹介者割引価格 198,000円（税込）
※テキスト代、修了証書発行代、通学時の昼食代含む。

受講にあたって

受講要件

通学授業、eラーニングでの受講にあたって、必要な要件は以下の通りです。

• Pythonを使用するためのソフトウェアおよびExcel（または互換ソフト）をインストール可能なノートPC
• 有線または無線ブロードバンド（3Gまたは4G/LTE）のインターネット接続
• スピーカーまたはヘッドホン、マイク、WEBカメラ
• 基礎的なPCスキル（業務においてExcelを使用した経験）
• 通学授業の録画への同意（使用目的：欠席者がいた場合のフォローアプ受講のため）

通学授業（対面：2日間）

• 7週間のカリキュラムのうち、1週、7週目は通学授業（対面）で行います。
• eラーニングではわかりにくかった内容も、通学授業でフォローアップ可能なので、効果的な学習が期待できます。
• 通学授業は、受講者の同意を得て録画を行い、欠席時のフォローアップとして使用します。

オンライン授業（双方向：2日間）

• 7週間のカリキュラムのうち、3週、5週目はオンライン（zoom）で行います。
• eラーニングではわかりにくかった内容も、オンライン授業でフォローアップ可能なので、効果的な学習が期待できます。
• オンライン授業も、受講者の同意を得て録画を行い、欠席時のフォローアップとして使用します。
• オンライン授業ではデータ通信が必要になります。データ通信料はお客様負担となります。

eラーニング（オンデマンド動画：合計9時間）

• プログラミングや統計の基礎を、eラーニングでご自身のペースで学習できます。
• オンデマンド動画は、開講期間中、何度でも視聴できます。
• 受講期間中は、eラーニングシステムを通じて、いつでも講師に質問することができます。
• eラーニングではデータ通信が必要になります。データ通信料はお客様負担となります。
• こちらでデモコースをお試しいただけます。