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Python学院～機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）

機械学習の基礎である「アルゴリズム」と「モデル作成」をハンズオンで習得し、データの分析を実現する

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対象者

全階層

・Pythonの基礎を学びたい方
・ExcelではなくPythonでデータ分析を行いたい方

よくあるお悩み・ニーズ

プログラミングの経験がなく何から始めればよいかわからない
Pythonを用いて機械学習を行えるようになりたい
機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

研修内容・特徴outline・feature

基本文法や機械学習の仕組みなどの初歩的な内容から、Pythonでの機械学習のモデル作成までを習得する２日間の研修です。１日目は、機械学習の基礎やPythonについて理解を深め、実際のデータを扱いながら分析やモデル作成の際に必要なデータクレンジングを学びます。ワークでは、Pythonによって生産性が向上しそうな業務を考え、ビジネス現場での活用を考えます。

２日目は、PythonでのＡＩの開発手法に焦点を当て、PandasライブラリやScikit-learnライブラリを使用し、サンプルデータをもとに簡単なモデルを作ります。機械学習の中でもビジネス現場で応用しやすい、教師あり学習や回帰、クラス分類のモデル作成に取り組み、それらの活用方法について理解を深めます。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

①機械学習の基本的な考え方を理解する
②Pythonでプログラムを作成できる
③Pythonで機械学習の分析モデルを作成できるようになる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	１．機械学習の基礎（１）定量的な視点、問題解決能力が身につく（２）効率的な仕事の進め方が理解できる（３）組織のＤＸ、業務効率化を推進できる（４）ＡＩと従来のＩＴの違い（５）ＡＩと機械学習の関係（６）機械学習とは	講義
	２．Pythonプログラミングを始める前に（１）プログラミングについて（２）Pythonの特徴（３）Pythonを学ぶメリット（４）Pythonによる業務効率化【ワーク】Pythonを活用することで生産性が向上しそうな業務を考える（５）Pythonによるデータ分析でできることの例【ワーク】Pythonでデータ分析したい業務を洗い出す（６）Pythonプログラム動作イメージの獲得	講義ワーク
	３．アルゴリズムの基本（１）アルゴリズムとは（２）アルゴリズムの３つの基本形	講義
	４．Pythonプログラミングの環境構築（１）Pythonのダウンロード（２）Pythonのインストール（３）Jupyter Notebookについて	講義ワーク
	５．Python基礎（１）画面に文字を表示する（２）数値の計算（３）変数（４）データ型（５）リスト（６）辞書（７）条件分岐（８）繰り返し処理（９）エラー発生時の対応（10）関数（11）メソッド（12）ライブラリ	講義ワーク
	６．Pandasを使ってデータを把握する（１）データの読み込み（２）Pandasにおける２つのデータ型（３）データの表示（４）データの確認（５）データの抽出（６）データの検索（７）データの並べ替え（８）データのグループ化（９）データの集計【ワーク】本章を踏まえ、ある企業の食品部門における売上高を分析する	講義ワーク
	７．Pandasを使ってデータを処理する（１）欠損値の確認（２）データの削除（３）欠損値の補完（４）列の追加（５）データの結合【ワーク】本章を踏まえ、乳製品生産量に関するデータを整備する【ワーク】都道府県別給与のデータから読み取れる傾向を考える	講義ワーク

＜２日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	８．Pandasを使って相関分析を行う（１）相関分析とは（２）相関係数のイメージを掴む（３）相関係数の注意点～疑似相関（４）Pandasを使って相関係数を求める	講義ワーク
	９．Python実践①～回帰分析（１）回帰分析とは（２）単回帰分析と重回帰分析（３）回帰分析の結果を読み解く（４）回帰分析の活用例（５）機械学習のモデル作成の流れ（６）Pythonライブラリを使って回帰係数を求める【ワーク】残業時間と有給休暇取得率、離職率の関係を分析する（７）重回帰分析【ワーク】住宅価格を予測するモデルを作成する【参考】目的変数に強い影響を及ぼしている特徴量を視覚化するには	講義ワーク
	10．Python実践②～クラス分類（１）クラス分類（２）Pythonライブラリを使ってクラス分類を行う【参考】ロジスティック回帰（３）クラス分類の結果を読み解く【参考】似ているものを分類する方法【参考】その他データ分析手法	講義ワーク
	11．Python実践③～予測精度の向上（１）データ（２）アルゴリズム（３）ハイパーパラメータ（４）予測精度向上の実践【参考】クロスバリデーションを用いた実践的な予測モデルの作成	講義ワーク
	12．現場でPythonを活用するために【ワーク】２日間で学んだこと振り返り、整理する	ワーク

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「ＤＸを推進するためにＡＩを導入したいが、何から始めればよいかわからない」という声をよく耳にしますが、世の中の動きとして、ＡＩを導入したサービスは日々増えているのが現状です。その動きは今後も止まることなく、当たり前にあるツールの１つになる可能性が高いと考えられます。これらの技術の仕組みを理解し自分で使用できるようになれば、それは大きな付加価値になります。便利なツールを使用する際にも、その仕組みを知ることでよりうまく活用することができます。

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