Python基礎研修
Python基礎研修
こちらの研修をベースとして貴社向けのカスタマイズも可能です。
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受講対象
- プログラミング未経験者
よくあるお悩み・ニーズ
- Pythonの基礎から学びたい
- 未経験者にも取り組みやすい研修がいい
- 社内の研修リソースが不足している
研修内容・特徴
本研修は、Pythonの基礎から機械学習・ディープラーニングの実践までを体系的に学ぶ12週間のプログラムです。
未経験者でも取り組みやすい構成となっており、Pythonの基本文法やデータ構造の操作からスタートしその後、データ処理ライブラリ（NumPy、Pandas）、データ視覚化ツール（Matplotlib、Seaborn）の使い方を学び、数値データを効率的に扱うスキル学び、機械学習の基礎理論と実装に向けて、Scikit-learn を活用したモデル構築やデータ分析を習得します。
後半は、ディープラーニングをテーマに、TensorFlow や PyTorch を使用したモデル作成最後に、実践的なプロジェクトやデータ分析コンペに挑戦し、実務レベルのスキルを実際に試せる機会を提供します。理論と実践の両面からわかりやすい内容が特徴です。
到達目標
- 数値を視覚的に表現するグラフの作成など、軽いデータ処理ができるようになる
- 関数の理解を深め、文字列や文法などの基本的な要素を把握する
- 最終的には業務を円滑に遂行できるスキルの向上を目指し、自律的に活動できるようスキルアップを目指す
研修プログラム
Pythonの言語の基礎からPythonフレームワークのDjangoを用いてWebアプリケーションを作成する方法まで学習します。各種ライブラリを利用して、チャットボットアプリや画像判定アプリを題材にPythonによるアプリケーション開発を学びます。
| 週 | 内容 | 具体例 | 到達目標 |
|---|---|---|---|
| 1週目 | Pythonの基礎 | – Pythonのインストールとセットアップ – 変数、データ型、演算子、条件分岐、ループ – 関数の作成と使用 | Pythonの基本文法をわかりやすく、簡単なプログラムを作成できるようになります。 |
| 2週目 | データ構造と基本操作 | – リスト、タップル、辞書、セットの作成と操作 – Pythonのファイル操作 | 基本的なデータ構造（リスト、タプル、辞書、セット）の操作をわかりやすく、データ処理ができる。 |
| 3週目 | Pythonによるデータ処理 | – NumPyによる数値データの操作 – Pandasによるデータフレームの作成、操作、結合 | NumPyとPandasを使い、データの操作や分析を行うスキルを習得する。 |
| 4週目 | データの視覚化 | – Matplotlibの基本操作（折れ線グラフ、棒グラフ、散布図） – Seabornを使った高度な視覚化 | Matplotlibを使ってデータをグラフや図表で表現できるようになります。 |
| 5週目 | 機械学習の基礎（理論） | – 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概念 – 代表的なアルゴリズムの理論（線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリング | 機械学習の基本理論を冷静に、用途に応じたアルゴリズムを選択できる。 |
| 6週目 | 機械学習の基礎（設置） | – データ前処理（欠損値処理、特徴量スケーリング） – 線形回帰モデルと分類モデルの構築 | Scikit-learnを使って基本的な機械学習モデルを実装できる。 |
| 7週目 | ディープラーニングの基礎（理論） | – ニューラルネットワークの基本構造 – 相当逆伝播法、活性化関数、最適化アルゴリズム | ディープラーニングの仕組みを理解し、アルゴリズムの概念を理解する。 |
| 8週目 | ディープラーニングの基礎（実装） | – モデル構築、学習、評価の流れ – 手書き文字認識と画像分類の実装 | TensorFlow や PyTorch を使ってディープラーニングモデルを実装できる。 |
| 9週目 | 応用課題：データ分析プロジェクト（前半） | – プロジェクト設計（課題の設定、データ収集と準備） – 分析モデルの構築 | 実践データを使った分析プロジェクト、実践的なスキルを身につける。 |
| 10週目 | 応用課題：データ分析プロジェクト（後半） | – モデルの検証と改善 – 分析結果の冷静化と報告資料の作成 | プロジェクトを完了させ、分析結果を報告する能力を養う。 |
| 11週目 | データ分析コンペへの挑戦（準備） | – コンペ用データセットの理解と前処理 – ベースラインモデルの作成 | KaggleやSignateに参加し、データセットを分析できる。 |
| 12週目 | データ分析コンペへの挑戦（実践） | – モデルのチューニング – 最終結果の提案と振り返り | コンペで成果を出すためのモデルを構築・改良し、成果物を提出できる。 |
企画者コメント
データサイエンスの重要性が高まる中、Pythonや機械学習のスキルは、データを効率的に活用し、意思決定を支援するために不可欠なものとなっています。それでも無理なく学べるよう、基礎から応用へと段階的に成長していけるカリキュラムを構成しました。
Pythonの基本文法やデータ処理の基礎から始め、NumPyやPandasなどの主要ライブラリを用いた効率的なデータ操作を学びます。さらに、機械学習やディープラーニングといった高度な技術もそうですね、S cikit-learnやTensorFlow、PyTorchなど実務でよく使えるツールを実践的に習得します。
それに加えて、プロジェクトやデータ分析コンペをしながら、受講者が実務課題を解決する経験をする機会も設けられました。育成研修、参加者がデータサイエンス部門の中核として活躍し、効率化や新たな価値創造を実現する即戦力人材として今後も成長することを期待しています。て組織全体を牽引できるような結果を目指しています。