【公開講座】プログラミング講座＜Python編＞

コース概要

人工知能、機械学習、ディープラーニング、データ分析の普及に伴い、非常に注目されているPython。
Pythonの魅力の理由として、コードがシンプルで初心者にとって学びやすい、便利なライブラリやツールが充実している、使い道が豊富などが挙げられます。近年では、Pythonは文系出身の方にも、キャリアアップの道として注目を浴びているほどです。

しかし、Pythonを活用するために必要な、「環境構築」、「Python言語の習得」、「分析作業の理解」などが関門となっています。巷に「入門講座」と称している講座の中でも、「超初心者」に優しい講座は実はそんなに多くありません。

講師とリアルタイムでやりとりできる等、受講生の皆さまが諦めずに学習できる“寄り添った学習環境”をご用意しました。親切な講義と効果抜群な演習を通して、短時間でPythonを習得できるように教導いたします。
プログラミング初心者や独学で学習するのが不安な方は、本講座をぜひ受講してください。

対象者

プログラミングが完全未経験、初学者の方
授業についていけず辞めてしまった方
仕事が忙しく学習時間が確保出来ず諦めてしまった方
これからデータ分析、機械学習を本格的に学びたい方
Pythonによるデータ分析及び機械学習の基礎を身につけたい方
実務にどうつなげるか、或いはトレンドを正しく把握し上司・部下、取引先と正しく会話したいと考えている方
プログラミングが全くの未経験
文系出身者
将来像は描けてないけどPythonを使えるようになりたい方

講師プロフィール

講師ヤンジャクリン氏

2017.7～　株式会社GRI：データ分析官・講師
主な活動分野：G検定試験対策講座を定期的に担当。可視化分析（BI）、ETL、ウェブマーケティング分析、豊富なデータサイエンス研修メニューを担当、法人研修も提供。
北京生まれ・日本育ちの米国籍
日・英・中のトライリンガル
東京大学理学部物理学専攻　卒業
東京大学大学院理学系研究科・素粒子物理学専攻博士課程修了（理学博士）
～2017.6　高エネルギー加速器研究機構　素粒子原子核研究所　博士研究員
著書「ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［明瞭解説+良質問題］」（SBクリエイティブ）。

主催団体

本コースは、株式会社インプレスが主催しております。

研修プログラム例

コース内容
内容
	Lesson1 Pythonでどんなことができるのかを知るまずモチベーションを高めるために、Pythonのプログラミング言語としての特徴、そしてPythonを学ぶ重要性を理解していただくための話をします。 Jupyter Notebook を上手に使いこなそう AnacondaにあるコーディングUIの使い方を一緒に練習していきますので、プログラミング未経験者でも安心して開始できます。 Pythonを用いたプログラミングの基本操作変数とは何か、値の代入、数値と文字列の扱い方など、Pythonでデータを扱う基本を全て説明いたします。講義の内容に沿って、サンプルコードを一行ずつ講師と同じ動作で実行していく仕組みで進むため、講義に出ている全ての内容を自ら再現できます。行き詰ってしまうことはありません。その後、サンプルコードを模倣しながらゼロからご自身の力でコードを書いてみることで、Pythonを使えていることが短時間で実感できます。（※）本講座では、Pythonを使用するためのソフトウェアとしてAnacondaを使用します。それを講義前にインストールしていただきますが、プログラミング環境のセットアップの分かりやすいマニュアルも教材の一部として提供いたします。 Lesson2 Pythonでビッグデータを扱うための基本概念 Pythonでデータを処理するための基本制御構文の実装（条件分岐、繰り返し処理、関数）をマスターします。「連接処理」と「条件分岐」と「繰り返し処理」の3種類の制御構文をマスターするだけで、ほとんどのプログラミングコードを構成できます。連接処理処理を順番に実行する条件分岐条件分岐は、条件に従って次にどのようにデータを処理するかを決める繰り返し処理「データの集合体からデータを１個ずつ取り出して処理を施す」もしくは「ある条件を満たしている間だけ、同じ処理を繰り返す」関数ビッグデータをスマートに処理するために必要な関数は、様々なデータ処理の機能を１つにまとめた「箱」として考えることができ、関数に入れる値によって、戻される結果が異なります。関数を使えば、「効率の良い」「可読性の高い」「バグが発生しにくい」データ処理を実現できる。＜ワークショップ/演習＞講義の内容とともに、講師のオリジナル演習問題をリアルタイムで全員で挑戦し、講師による解説が行われる。ライブ講義中はいつでも質問ができ、インタラクティブな時間にしていけたら幸いです。 Python で出来ることの実演を行います。・（実演1）データ分析のための前処理・（演習2）知りたい情報をWebスクレイピングし書き出してみよう！・（演習3）OCR技術：画像からテキストを抽出 ※演習中、講師とTAからサポートをチャットや音声で常時受けられます。

コース内容

内容

Lesson1

Pythonでどんなことができるのかを知る
まずモチベーションを高めるために、Pythonのプログラミング言語としての特徴、そしてPythonを学ぶ重要性を理解していただくための話をします。

Jupyter Notebook を上手に使いこなそう
AnacondaにあるコーディングUIの使い方を一緒に練習していきますので、プログラミング未経験者でも安心して開始できます。

Pythonを用いたプログラミングの基本操作
変数とは何か、値の代入、数値と文字列の扱い方など、Pythonでデータを扱う基本を全て説明いたします。
講義の内容に沿って、サンプルコードを一行ずつ講師と同じ動作で実行していく仕組みで進むため、講義に出ている全ての内容を自ら再現できます。行き詰ってしまうことはありません。その後、サンプルコードを模倣しながらゼロからご自身の力でコードを書いてみることで、Pythonを使えていることが短時間で実感できます。
（※）本講座では、Pythonを使用するためのソフトウェアとしてAnacondaを使用します。それを講義前にインストールしていただきますが、プログラミング環境のセットアップの分かりやすいマニュアルも教材の一部として提供いたします。

Lesson2

Pythonでビッグデータを扱うための基本概念
Pythonでデータを処理するための基本制御構文の実装（条件分岐、繰り返し処理、関数）をマスターします。「連接処理」と「条件分岐」と「繰り返し処理」の3種類の制御構文をマスターするだけで、ほとんどのプログラミングコードを構成できます。

連接処理
処理を順番に実行する

条件分岐
条件分岐は、条件に従って次にどのようにデータを処理するかを決める

繰り返し処理
「データの集合体からデータを１個ずつ取り出して処理を施す」もしくは「ある条件を満たしている間だけ、同じ処理を繰り返す」

関数
ビッグデータをスマートに処理するために必要な関数は、様々なデータ処理の機能を１つにまとめた「箱」として考えることができ、関数に入れる値によって、戻される結果が異なります。関数を使えば、「効率の良い」「可読性の高い」「バグが発生しにくい」データ処理を実現できる。

＜ワークショップ/演習＞
講義の内容とともに、講師のオリジナル演習問題をリアルタイムで全員で挑戦し、講師による解説が行われる。ライブ講義中はいつでも質問ができ、インタラクティブな時間にしていけたら幸いです。

Python で出来ることの実演を行います。