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Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

DX・ＯＡ・ＩＴスキル

Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

ビジネス現場で活用できるデータ分析の基礎と、Pythonを使ったデータ分析スキルを身につける

No. 6068011 9909103

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・データ分析の基本的な考え方も同時に学びたい方
・Pythonの基本文法は学習済みで、データ分析にも活用したい方
・Pandasライブラリの基本的な使い方について習得したい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • Pythonを用いてデータ分析を行いたいが、どのように学習すればよいか分からない
  • データ分析を実施し、手元にあるデータから何か傾向を見出したい
  • 機械学習やAIでよく使われるライブラリであるPandasについて、1から学習したい

＞実務にPythonを取り入れる「Python学院ラインナップ」はこちら

研修内容・特徴outline・feature

Pythonによるデータ分析でよく用いられるPandasライブラリの基礎から、相関分析や回帰分析など実践的な手法までを、1日間で学べるコースとなっております。

それだけではなく、データ分析を行う際に必要となる考え方についても、ワークを通して身につけていただくことができます。 Pandasの基礎においても、演習問題を適宜挟むことによって、知識の定着を図ります。

ビジネス現場でよく用いられる相関分析や回帰分析を使って、目の前にあるデータから傾向を読み解くという演習問題を実施します。 複数の演習問題を通して、データ分析をどのように活用するのかを理解することができます。

※データ分析だけでなくAIや機械学習も学びたい場合はコチラ

外回りの多い営業は獲得金額も多いのかを分析した例

到達目標goal

  • ①Pandasライブラリの基本的な使い方が理解できている
  • ②Pythonによる相関分析や回帰分析を行うことができる
  • ③データ分析の基本的な考え方が理解できている

研修プログラムprogram

  内容 手法
  • １．データ分析とは
    （１）データ分析のメリット
    （２）データ分析でできること
    （３）データの読み方を意識する
    （４）データを扱う際の注意点
講義
ワーク
  • ２．要約統計量～データ分析における代表的な値
    （１）平均値
    （２）中央値
    （３）標準偏差
    （４）最小値
    （５）最大値
    （６）第１四分位数
    （７）第３四分位数
講義
ワーク
  • ３．Ｐｙｔｈｏｎにおけるデータ分析でよく使うライブラリ
    （１）ＮｕｍＰｙ（ナムパイ）
    （２）Ｐａｎｄａｓ（パンダス）
    （３）ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ（マットプロットリブ）
    （４）ｓｅａｂｏｒｎ　（シーボーン）
    （５）ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ　（サイキット・ラーン）
講義
ワーク
  • ４．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを把握する
    （１）データ分析
    （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
    （１０）演習問題
講義
  • ５．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
    （６）演習問題
講義
ワーク
  • ６．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
  • ７．Ｐａｎｄａｓを使って回帰分析を行う
    （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）Ｐｙｔｈｏｎライブラリを使って回帰分析を行う
講義
ワーク
  • ８．現場で活用するために
    ■職場での実践目標共有
    【参考】これまでのルールを見直す～業務改善の仕方
    【参考】似ているものを分類する(営業リストの整理など)
    【参考】重回帰分析
ワーク

企画者コメントcomment

Pythonの基本文法を教える研修は自社にも他社にも多く存在しますが、ビジネス現場で活用するための具体的なスキルを教える研修はなかなか見つかりません。

Pythonによるデータ分析を学習する上で、プログラムだけを教えるのではなく、データ分析の考え方そのものから学ぶことができます。 「Pandasライブラリの使い方は分かったけど、結局どうやって現場でデータ分析すればいいんだろう」と悩まずに済むようにしました。

Python学習の目的は「学ぶ」ことではなく「活用できるようになる」ことです。 これから初めてデータ分析に取り組む方でも理解できるように、現場活用のためのスキルを基礎から丁寧にレクチャーいたします。

スケジュール・お申込み
（オンライン／セミナールーム開催）schedule・application

本講座に関する注意事項

・本研修では、基本的なPC操作ができることを前提にしています


・スムーズに学習していただくため、「2画面（デュアルディスプレイ）でのご受講」を推奨しております。
（必須ではございません）
　→Zoom画面（講師の共有画面など）、自身の操作画面（テキストエディタなど）で複数画面を使用するため

・オンライン研修ではPython、Jupyter Notebook、Google Chrome または Microsoft edgeをインストールしたPCからの受講をお願いしております。

・前提知識
本研修では、基本的なPC操作ができることを前提にしています。
またPythonの基本文法を学習済みであること、あるいは、プログラミングについて理解があることを前提に進行いたします。
（「Python学院～Excel操作自動化編（１日間）」を学習済み、またはプログラミング学習経験があれば問題ございません。）

オンライン開催

セミナールーム開催

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

キャンセルやお申込みの期日はオンライン開催とセミナールーム開催で異なります、ご注意ください

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そんな時には「研修リクエスト」

研修リクエストサービス

「研修リクエスト」とは、お客さまのご希望の日程、内容、会場で、１名さまから インソースの公開講座を追加設定するサービスです。 サービスの詳細や、リクエスト方法はこちらをご確認ください。

※受講者数１名以上の場合から、リクエストを受け付けております

※ご連絡いただいてから研修実施まで、通常2か月程度かかります（2か月以内での急ぎの実施も、ご相談可能です）

お問合せフォームへ

受講者の評価evaluation

実施、実施対象
2023年5月　　　　　5名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
80%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ＫＰＩ達成に最適な項目の特定や、新しい有力なキーファクターの特定にうまくつかって、意外性のある提案を作ってみたいです。
  • データサイエンスをテーマとする業務において、Ｐｙｔｈｏｎを分析手段のひとつの選択肢として活用する。
  • 人間の感覚では見つけられないような相関関係を見つけたいです。逆に、感覚で相関があると妄信されている誤情報も暴いてみたいです。

実施、実施対象
2023年3月　　　　　3名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
66.7%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • データ加工は現在の業務にとって検討すべき最重要項目なので、収集したデータを素早く分析するためにｐａｎｄａｓを導入してこれまでに見えてこなかったデータの分析方法を確立したい。
  • 売上に関する相関分析などに活用する。Ｐｙｔｈｏｎでしかできないことを見定めてデータ処理に活用していきたい。

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  • 新入社員
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