主な内容

■受講形態
ライブ配信（Zooｍミーティング）【セミナーのオンライン受講について 】
■テキスト
開催７日前を目途にマイページ掲載

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DXは日本のすべての企業や組織が2025年までに達成しなければならない変革です。
この変革を成し遂げることができない場合は、企業の競争力が低下してしまうと言われています（経済産業省 DXレポート）。
DXを推進するためには、IT技術でデータを活用することができる人材（DX人材）が必要です。
DX人材としてプログラミングは必須のスキルですが、Pythonが最良の選択肢であり、組織のDX力を高めるための最短のアプローチなのです。

ぜひ、この機会に効率的に Pythonを学ぶことを強くお勧めします。
基礎編では、Excelなどで行っている日常業務をPythonで効率的に処理できるようになります。
実務を担当するすべての方に習得して頂きたい内容です。

◆主な内容
1. DXとPython
・2025年の崖とDX
・DX人材に求められるスキル
・何故Pythonか

2. Pythonによる開発の環境を整える
・Anaconda
・Jupyter Notebook
・Spyder
・Notepad++

3. インタラクティブシェルで学ぶ
・仮想環境とは
・数値計算
・データの入出力 (print, input)
・文字列、エスケープ文字、row文字列
・論理演算子と条件式

4. 文法の基礎
・数値と文字列
・タプルとリスト
・辞書型
・ブーリアン
・リストの操作
・コーディングスタイル

5. 分岐と繰り返し処理
・if文, while文, continue文, break文
・for文, range関数, zip関数, enumerate関数
・リスト内包表現
・例外処理 (try, except)

6. 関数、クラス、インスタンス
・関数とは
・クラスとは
・インスタンスとメソッド

7. 文字列操作
・フォーマットして出力する(f文字列)
・大文字にする (upper)、置換する(replace)
・空白文字で分割する (split)
・左右の空白文字を削除する (strip)
・リストの文字列を結合する(join)

8. ファイル入出力
・CSVファイルの入出力
・with文

9. 標準ライブラリ
・標準ライブラリと外部ライブラリ
・日付の処理を行う (datetime)
・Pythonオブジェクトをファイルに入出力する (pickle)
・ファイルのパスを扱う (pathlib)

10. 科学技術計算を行う (NumPy)
・1次元配列、2次元配列、次元の確認 (array, shape)
・数列を作る (arrange, linespace)
・次元の変換 (reshape)
・配列の結合と抽出（concatenate, スライス）
・乱数を発生させる(random)
・様々な種類の分布を扱う(二項分布、正規分布、F分布)
・グリッドデータを作る (meshgrid)

11. データの収集と加工および可視化 (pandas)
・1次元データと2次元データ (Series, DataFrame)
・データの抽出
・データの読み込み (CSV, Excel, Webサイト)
・散布図と散布図行列 (scatter, scatter_matrix)

12. データの前処理と統計処理
・欠損値の除外と補完 (dropna, fillna)
・基本統計量の計算 (describe)
・相関係数を計算する (corr)
・ダミー変数を作る (get_dummies)

13. グラフの描画 (matplotlib)
・ヒストグラムを作成する (hist)
・複数の分布を比較する（層別ヒスとグラムと箱ひげ図, boxplot）
・折れ線グラフ、円グラフ、関数のグラフ (plot, pie)
・散布図、層別散布図、散布図行列 (scatter, scatter_matrix）
・複数のグラフを組み合わせる
・対数軸のグラフを描く
・洗練されたグラフを描く (seaborn)

14. 基本的な統計の問題を解く (SciPy)
・基本統計量の計算 (平均、分散、標準偏差、歪度、尖度）
・各種の検定（t検定、F検定、カイ二乗検定）

15. Webから情報を収集する (スクレイピング)
・Webページの読み込み (Requests)
・目的の文字列を取り出す正規表現 (re)
・Webページから必要な情報を抽出する (BeautifulSoup4)

16.様々な応用（概要）
・機械学習
・人工知能
・自然言語処理
・Webアプリ開発
・チャットボット

◆受講前提条件：
下記のPCを用意し事前設定ができること。
学習環境構築に必要な資料を事前配布し、受講開始時点では、環境構築を完了していただきます。
また、セミナーで解説するプログラムも事前配布します。
PCの仕様等については下記をご参照ください。

セミナーではAIやデータ分析で使うライブラリーやツールをパッケ―ジ化したAnacondaを使用します。
・プロセッサおよびメモリー容量の指定は特にありません。
・ストレージはAnaconda用に5GBの空き容量が必要です。
・OSは Windows, MacOS, Linux に対応しています。
・Windows は 64bit と 32bit に対応しています(2021年4月時点)。
・MacOS, Linux については 64bit 版のみです(2021年4月時点)。

「Python 速攻習得セミナー（応用編）」とあわせて受講していただくと効果的です。