研修内容・特徴

Pythonの基本から始め、プログラミングの基礎を固めてから機械学習の基礎知識と技術を学びます。最終段階では実際に機械学習モデルをAIアプリケーションに組み込む方法を習得します。

 到達目標

1. Pythonを用いたデータ処理や分析、機械学習の基本手法を習得し、実務に応用できる。
2. Kaggleに挑戦し、データサイエンスプロジェクトを通じて課題解決力を高める。
3. ビジネスデータに基づいた時系列解析やモデル構築を実践し、意思決定を支援する力を養う。

 研修プログラム

週数	内容	具体例	到達目標
1週目	Pythonの基本文法	・リストの利用法 ・if文やfor文 ・関数の作成	・Pythonの基本文法を理解し、データ処理の基礎スキルを習得
2週目	データの可視化	・matplotlibを用いたグラフ作成 ・データの傾向を視覚化	・データをわかりやすく可視化し、分析の基盤を構築できる
3週目	データ前処理	・Pandasを用いたデータ操作 ・欠損値の処理	・欠損値処理やデータクリーニングの基本を習得し、分析可能なデータセットを作成
4週目	統計学の基礎	・相関分析、回帰分析 ・主成分分析と因子分析	・統計学の手法を用いてデータの特徴を把握し、課題を分析できる
5週目	機械学習の基礎	・クラスタリング（K-means法） ・決定木分析、SVM	・基本的な機械学習手法を活用し、データの分類や予測を実施できる
6週目	時系列解析の基礎	・自己相関 ・ARIMAモデルの構築	・時系列データを解析し、将来の傾向を予測する力を養う
7週目	Kaggleプロジェクト挑戦	・データセット選定 ・仮説構築とモデル構築	・実データを用いた課題解決プロセスを経験し、実践的なスキルを習得
8週目	Kaggleプロジェクト成果発表	・プロジェクトの成果を発表 ・分析結果と改善点の共有	・プロジェクト全体を振り返り、学んだスキルを業務に応用できる状態にする

 企画者コメント

この研修は、データ駆動型の意思決定が求められる営業担当者やビジネスパーソン向けに設計されたプログラムです。Pythonの基本文法やデータ可視化、Pandasによる前処理などの基礎から始め、統計学や機械学習、時系列解析といった高度な技術を段階的に学びます。また、Kaggleでのプロジェクトを通じて、実際のビジネス課題に基づいたデータ分析とモデル構築を体験することで、実務に直結するスキルを効率的に習得できます。

本研修の最終目標は、受講者がデータ分析や機械学習を活用してビジネス課題を解決できる力を身につけ、データドリブンな意思決定をリードできる人材へと成長することです。受講者の皆様が実践的なスキルを習得し、業務効率化や戦略策定に貢献できることを期待しています。

 関連サービス

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Python(ディープラーニング)研修