「プログラミング」と聞くと多くの方がハードルが高いと感じるでしょう。しかし、生成AIの登場によりそのお悩みは過去のものになりつつあります。近年大きな話題を集めているChatGPTやgeminiなどの生成AIを活用することで、誰でもPythonを扱えるような時代がやってきたのです。

2023年末、Pythonの学習や開発に欠かせないGoogle colabに生成AIが取り込まれ、Pythonコード書く際にChatGPTのようにチャット形式で質問を行えるようになりました。日本語だけでコードを生成してもらうことが出来るようになり、エラーが出たときにその解決策を教えてもらうことまでできるようになったのです。

この機能によってプログラミング初心者でも今まで以上に挫折することなく学習を進めることが出来るようになりました。

また、Pythonコードが書けるようになった後も、コーディングにかかる時間が大幅に減少しますので、よりクリエイティブな点に思考時間を割くことが出来るようになります。この最強の味方とともにPythonを学習していく方法を本セミナーでご紹介します。

■Pythonを用いたデータ分析ができるようになろう
Pythonを用いてビジネスシーンで活用できるデータサイエンスについて学びましょう。ビジネスシーンでは様々な場面でデータ分析が使われます。

①販売管理におけるデータ分析
・来月は何をどのくらい仕入れればよい？？過去の状況から将来の売上を予測したい。
・最も売上が高くなる場所はどこ？？新店舗をどこに出店すべきかデータに基づき判断したい。

②顧客管理におけるデータ分析
・どのようなお客様と取引をしている？？お客様を属性ごとに複数のセグメントに分類したい。
・どのようなお客様が離反するのだろう？？事前に離反者を予測したい。

③販売促進におけるデータ分析
・パフォーマンスの良い商品や店舗はどこだろう？？売上の現状把握をしたい。
・Aの商品と同時に買われる商品は何？？同時購入商品の傾向を把握したい。

というように、ビジネスシーンでも多くのデータが使われますが、こういった分析も生成AIとpythonを用いれば簡単に行えます。

■時間の少ない社会人でも無理なく学べるカリキュラム
こちらの講座は、時間のない社会人の方でも階段を１歩１歩上がっていくようなイメージで無理なく学べる構成となっております。

▼Pythonデータ分析入門編
Pythonを扱うために必要な基礎項目について学習します。
データを集計・可視化するといった基礎的なデータハンドリングの操作を学ぶことで今後のPythonスキルの下地を作ります。

▼Pythonデータ分析基礎編
機械学習という手法をPythonを用いて実装する手法を学習します。
機械学習とは予測を行うモデルのことで、お客様の購買予測や売上予測などがこの分析にあたります。

▼Python分析発展編
発展的な分析手法について学びます。
分析を行うためのデータをWebから取得する方法（スクレイピング）や、時系列データを用いた需要予測モデル（prophet）、販売データに潜む購買傾向を発掘する手法（アソシエーション分析）などの手法について学びます。

プログラミングスキルを身につけるためには、講義を聴くだけでなく、自分でも書く練習をすることが必須です。そのため、講義外にも独学で練習できるように、毎回の講義で豊富な練習問題をお渡しいたします。練習問題に取り組むことで自然とPythonが書けるようになっていくでしょう！

Python初心者の方のための特別なカリキュラム。ぜひこの機会にこの機会に学習の第１歩を踏み出してみませんか？

※ご注意※本セミナーはデータサイエンスで使うためのPythonプログラミング講座です。Pythonを用いたアプリケーション開発などの内容は取り扱っておりません。

特典動画：「自然言語処理入門」テキストデータ分析の第一歩！
今注目の「自然言語処理」の入門動画を追加しました。約２時間で丁寧にテキストデータ処理の基礎を学べます。アンケートの自由記述欄など、数値に表せないデータは多く存在します。そのようなテキストデータを分析する手法が自然言語処理です。

アンケートの自由記述欄の分析を例に、テキストデータの分析法をご紹介していきます。

【Pythonデータ分析入門編】
Python言語を使ったデータ分析の基礎を身につけます。
第1回 Google ColaboratoryとPython基礎文法
第2回 Pandasライブラリによるデータの集計
第3回 Seabornライブラリによるデータの可視化
第4回 関数と制御構文
第5回 統計モデル①仮説検定
第6回 統計モデル②回帰モデル
第7回 【演習】収益を最大化するための方法は？広告収益データを用いた予測モデルの作成

【Pythonデータ分析基礎編】
機械学習モデルを作成し、評価を行うための方法を身につけます。
第8回 ローカル環境構築と仮想環境
第9回 機械学習入門①（分類問題）
第10回 機械学習入門②（回帰問題）
第11回 機械学習入門③（lightGBM）
第12回 特徴量エンジニアリング
第13回 パラメータチューニング
第14回 機械学習（クラスタリング）
第15回 【演習】売上データを用いた需要予測機械学習モデルの作成

【Pythonデータ分析発展編】
様々な種類のデータを扱うための方法を身につけます。
第16回 文字データの取り扱い
第17回 Webスクレイピング
第18回 時系列データ分析
第19回 アソシエーション分析
第20回 【演習】イベントの交通量データ、アンケートデータから改善を行うための提案を行う

・データサイエンスを学び、お仕事で活用したい方
→小売業販売管理にかかわる方
・データに基づいた現状把握と将来の予測、今後の意思決定を行いたい
→製品開発にかかわる方
・顧客アンケートデータを集計し、顧客のニーズを可視化したい
→マーケティングにかかわる方
・データに基づいたマーケティング施策の評価、最適な施策の判定を行いたい
→人事にかかわる方
・社員データより退職者を早期に予測しその対策を打ちたい