データ可視化

セミナー概要 セミナーのテーマ Pythonの基本文法とデータ分析ライブラリの習得 生成AI（ChatGPTなど）を活用したデータ分析の効率化 業務データを用いた分析プロセス体験 こんな方におすすめです データ分析に興味があり、プログラミング未経験の方 Pythonやデータ分析の学習で挫折経験がある方 ChatGPTなどの生成AIを業務に活用したい方 0からのPythonと生成AIによるデータ分析入門 ☆プログラミング未経験でも安心！実践的に習得できる入門セミナーです。Zoomを使ったWEBセミナーです。在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。 講師 XTX(株) 代表取締役 石井 良平 氏【講師プロフィール】 10年以上、データ分析・統計学・機械学習などデータサイエンスの業務活用、データ活用/DXについてのアドバイスとコンサルティング、大学・シンクタンクにおける研究でのデータ解析のサポートに携わってきました。 現在は法人向けにデータサイエンスの諸分野についての研修や1on1の形でのデータ分析トレーニングを実施しています。個人レッスンで教えた人数は300人以上、セミナー受講者累計は数千人程度になると思います。 沢山の受講者を見てきた中で発見した、「共通して躓きやすいポイント」を徹底的にわかりやすく説明すると共に、「多くの人にとって即役立つテクニック」を紹介します。 セミナー趣旨、ポイント 本セミナーでは、これからデータ活用を始めたい方に向けて、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組める内容で構成されています。業務で扱うデータを「見る」「整理する」「評価する」そして「見積り」と「発見」に使うための基礎技術としてPythonを用います。 加えて、今話題の生成AI（ChatGPTなど）を活用して、効率的に分析を進める方法も習得します。データ分析と聞くとハードルが高く感じられるかもしれませんが、本セミナーでは「実務にすぐ使える」をテーマに、参加者自身が手を動かしながら基本操作を体験できる構成となっています。これにより、受講後には自分で業務データを扱い、簡単な自動化やレポート作成ができる状態を目指します。 受講対象者、必要な予備知識 ※Googleアカウントを準備してください。 こんな方におすすめ ・データ分析に興味があるが、プログラミング未経験の方・これまでPythonやデータ分析で挫折経験がある方・Pythonやデータ分析の敷居が高く感じていて学びを躊躇していた方・Excelの次のステップとしてPythonを学びたい方・ChatGPTなどの生成AIを業務に活用したいがどこから始めればよいか分からない方・ビジネスでデータを活用したいと考えているが、統計や分析の知識に不安がある方・社内のDX推進部門に所属しPythonやAIツールの基礎を知っておきたい方・マーケティングや営業企画など、非エンジニア職でデータ活用の必要性を感じている方・Pythonや生成AIの基礎を体験し、自学習の足がかりにしたい学生・社会人・将来的にデータアナリストやデータサイエンティストを目指している初学者の方 得られる知識 ・Pythonの基本文法を習得し、業務データの加工や集計を自分で行えるようになる・PandasやMatplotlibなどの代表的なデータ分析ライブラリの使い方を習得できる・ChatGPTをはじめとする生成AIを活用して、分析作業やレポート作成の効率化ができるようになる・業務に関連するデータを用いて「現状把握」「課題発見」「要因探索」およびそれぞれの過程における「仮説」→「検証」のプロセスを理解し実行できる・「分析ツールの使い方」だけでなく、「データをどう読むか」「どう伝えるか」という視点も習得できる プログラム １．イントロダクション 1-1 データ分析の流れ 1-2 生成AIとプログラミング２．Python入門：はじめてのデータ分析プログラミング 2-1 Pythonの基本操作と開発環境の準備 （1）Google Colabの使い方 （2）基本的な文法（変数・リスト・辞書など） 2-2．データ分析に必要なライブラリの使い方 （1）NumPyによる配列の操作 （2）Pandasによる表データの読み込み・加工 （3）Matplotlib・Seabornによるグラフ作成３．ケーススタディ：業務データを使った分析体験 3-1．売上データを使った分析プロセス （1）データの読み取り （2）データの確認 （3）現状把握 （4）今後の見積り （5）課題特定 （6）要因探索 （7）結果の整理と報告のまとめ （8）データの結合/前処理/集計 3-2．自然言語によるPythonコード生成 （1）プロンプトの工夫と試行錯誤の進め方 （2）ChatGPTにエラーを相談する方法 3-3．データ分析における生成AIの活用アイデア （1）分析仮説を深める （2）データの要約・レポート作成４．まとめと今後のステップ 4-1．振り返りと習得内容の整理 4-2．今後の学習ステップと実務への応用アドバイス【質疑応答】