主な対象は以下の方です。・Pythonの基礎を学びたい方・ExcelではなくPythonでデータ分析を行いたい方

どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。プログラミングの経験がなく何から始めればよいかわからない Pythonを用いて機械学習を行えるようになりたい機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

導入で何が変わりますか？

本研修の受講により、以下を目指します。 ①機械学習の基本的な考え方を理解する ②Pythonでプログラムを作成できる ③Pythonで機械学習の分析モデルを作成できるようになる

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Python学院～機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）

Q: 対象は？

主な対象は以下の方です。 ・Pythonの基礎を学びたい方 ・ExcelではなくPythonでデータ分析を行いたい方

Q: どんな課題に対応しますか？

以下のような課題をお持ちのお客さまにおすすめいたします。 プログラミングの経験がなく何から始めればよいかわからない Pythonを用いて機械学習を行えるようになりたい 機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

機械学習の基礎である「アルゴリズム」と「モデル作成」をハンズオンで習得し、データの分析を実現する

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対象者

全階層

・Pythonの基礎を学びたい方
・ExcelではなくPythonでデータ分析を行いたい方

よくあるお悩み・ニーズ

プログラミングの経験がなく何から始めればよいかわからない
Pythonを用いて機械学習を行えるようになりたい
機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

研修内容・特徴outline・feature

基本文法や機械学習の仕組みなどの初歩的な内容から、Pythonでの機械学習のモデル作成までを習得する２日間の研修です。１日目は、機械学習の基礎やPythonについて理解を深め、実際のデータを扱いながら分析やモデル作成の際に必要なデータクレンジングを学びます。ワークでは、Pythonによって生産性が向上しそうな業務を考え、ビジネス現場での活用を考えます。

２日目は、PythonでのＡＩの開発手法に焦点を当て、PandasライブラリやScikit-learnライブラリを使用し、サンプルデータをもとに簡単なモデルを作ります。機械学習の中でもビジネス現場で応用しやすい、教師あり学習や回帰、クラス分類のモデル作成に取り組み、それらの活用方法について理解を深めます。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

①機械学習の基本的な考え方を理解する
②Pythonでプログラムを作成できる
③Pythonで機械学習の分析モデルを作成できるようになる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	１．機械学習の基礎（１）定量的な視点、問題解決能力が身につく（２）効率的な仕事の進め方が理解できる（３）組織のＤＸ、業務効率化を推進できる（４）ＡＩと従来のＩＴの違い（５）ＡＩと機械学習の関係（６）機械学習とは	講義
	２．Pythonプログラミングを始める前に（１）プログラミングについて（２）Pythonの特徴（３）Pythonを学ぶメリット（４）Pythonによる業務効率化【ワーク】Pythonを活用することで生産性が向上しそうな業務を考える（５）Pythonによるデータ分析でできることの例【ワーク】Pythonでデータ分析したい業務を洗い出す（６）Pythonプログラム動作イメージの獲得	講義ワーク
	３．アルゴリズムの基本（１）アルゴリズムとは（２）アルゴリズムの３つの基本形	講義
	４．Pythonプログラミングの環境構築（１）Pythonのダウンロード（２）Pythonのインストール（３）Jupyter Notebookについて	講義ワーク
	５．Python基礎（１）画面に文字を表示する（２）数値の計算（３）変数（４）データ型（５）リスト（６）辞書（７）条件分岐（８）繰り返し処理（９）エラー発生時の対応（10）関数（11）メソッド（12）ライブラリ	講義ワーク
	６．Pandasを使ってデータを把握する（１）データの読み込み（２）Pandasにおける２つのデータ型（３）データの表示（４）データの確認（５）データの抽出（６）データの検索（７）データの並べ替え（８）データのグループ化（９）データの集計【ワーク】本章を踏まえ、ある企業の食品部門における売上高を分析する	講義ワーク
	７．Pandasを使ってデータを処理する（１）欠損値の確認（２）データの削除（３）欠損値の補完（４）列の追加（５）データの結合【ワーク】本章を踏まえ、乳製品生産量に関するデータを整備する【ワーク】都道府県別給与のデータから読み取れる傾向を考える	講義ワーク

＜２日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	８．Pandasを使って相関分析を行う（１）相関分析とは（２）相関係数のイメージを掴む（３）相関係数の注意点～疑似相関（４）Pandasを使って相関係数を求める	講義ワーク
	９．Python実践①～回帰分析（１）回帰分析とは（２）単回帰分析と重回帰分析（３）回帰分析の結果を読み解く（４）回帰分析の活用例（５）機械学習のモデル作成の流れ（６）Pythonライブラリを使って回帰係数を求める【ワーク】残業時間と有給休暇取得率、離職率の関係を分析する（７）重回帰分析【ワーク】住宅価格を予測するモデルを作成する【参考】目的変数に強い影響を及ぼしている特徴量を視覚化するには	講義ワーク
	10．Python実践②～クラス分類（１）クラス分類（２）Pythonライブラリを使ってクラス分類を行う【参考】ロジスティック回帰（３）クラス分類の結果を読み解く【参考】似ているものを分類する方法【参考】その他データ分析手法	講義ワーク
	11．Python実践③～予測精度の向上（１）データ（２）アルゴリズム（３）ハイパーパラメータ（４）予測精度向上の実践【参考】クロスバリデーションを用いた実践的な予測モデルの作成	講義ワーク
	12．現場でPythonを活用するために【ワーク】２日間で学んだこと振り返り、整理する	ワーク

9044

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

「ＤＸを推進するためにＡＩを導入したいが、何から始めればよいかわからない」という声をよく耳にしますが、世の中の動きとして、ＡＩを導入したサービスは日々増えているのが現状です。その動きは今後も止まることなく、当たり前にあるツールの１つになる可能性が高いと考えられます。これらの技術の仕組みを理解し自分で使用できるようになれば、それは大きな付加価値になります。便利なツールを使用する際にも、その仕組みを知ることでよりうまく活用することができます。

研修のプロがお答え全力Q&Aqa

お客さまから「ＡＩ（人工知能）研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

インソースのAI研修のポイントはなんですか？

「企業の様々な活用事例から、AIを活用してできることを学び、グループワークを通じて、自社でできることを考えること」ができます。
AIについての情報は巷に溢れておりますが、多すぎるあまりに混乱や誤解を招いています。その結果、言葉としては知っているが、よくわからないという方がいらっしゃいます。
インソースのAI研修では、自社でAIを活用するために、「AIをどう理解して、どんなことができて、何から始めればいいのか」に重点を置くことで、わかりやすく体系的にAIを学ぶことができます。
また、数式や専門用語、理論の話は最小限に抑えることで、技術系の方だけでなく、どなたでもわかりやすい内容にしております。

他の研修会社とインソースの違いは何ですか？

半日や短時間のセミナー形式とは異なり、1日かけることにより体系的にAIについて学ぶことができます。
加えて、ビジネス経験を持つ講師がAIを導入するために必要なことを、難しい数式や理論の話を極力少なくしてお伝えしますので、難しくて挫折してしまったことがある人にもぜひご受講いただきたいです。
また、特定のシステムやツールに限らずに、様々なものをご紹介することができます。

AI研修と言ってもたくさんの種類があるようですが、どのように選んだらよいですか？

受講者の階層、業務内容、実施の目的・狙い等によってお勧めのカリキュラムは変わってまいります。それらを営業担当者がヒアリングをさせていただいたうえで、最適なカリキュラムをご提案いたします。

基本的にAIについては、誰もが必要となる知識と考えており、「じっくり深めるＡＩ入門研修～基礎を学び、ビジネス活用のヒントを得る」は、ぜひ全社員さまに受けていただきたい研修です。数式や専門用語、理論の話は最小限に抑えて、どなたでもわかりやすい内容になっております。

また「Pythonで学ぶ機械学習研修」は、実際に分析を行なう、システム開発をする担当者様向けの実習形式の研修となります。

当社の現状にマッチするよう、カリキュラム内容は変更可能ですか？

可能でございます。
AIの活用事例では、貴社の業界や業務に近いものをご紹介いたします。小売業界の企業さまには、需要予測や、店舗内での行動分析などの事例をお話させていただきます。
また、受講者層によって、各項目の重点の変更が可能です。営業部門や企画部門の方々の場合には、理論などのAIの仕組みの話は少なめにして、活用事例の紹介やグループワークの時間を多めにすることができます。

AI研修ではどのようなワークを行いますか？

以下にワークの一例を記載いたします。

「自動販売機にどんなAIを取り入れて、どんな機能を持たせるかを考える」
すでに見慣れてしまった自動販売機もAIを取り入れることで、新しい可能性を見い出してもらいます。
このワークは実際に社内でAIを活用する際に、どんな課題にどんなAIを取り入れられるのかを考えることを想定しております。

「ＡＩを導入する上で検討すべき項目について考える」
実際に社内でAIを導入する際に検討する必要のある目的や成果、必要なデータなどについて考えていただきます。

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	内容	手法
	１．機械学習の基礎（１）定量的な視点、問題解決能力が身につく（２）効率的な仕事の進め方が理解できる（３）組織のＤＸ、業務効率化を推進できる（４）ＡＩと従来のＩＴの違い（５）ＡＩと機械学習の関係（６）機械学習とは	講義
	２．Pythonプログラミングを始める前に（１）プログラミングについて（２）Pythonの特徴（３）Pythonを学ぶメリット（４）Pythonによる業務効率化【ワーク】Pythonを活用することで生産性が向上しそうな業務を考える（５）Pythonによるデータ分析でできることの例【ワーク】Pythonでデータ分析したい業務を洗い出す（６）Pythonプログラム動作イメージの獲得	講義ワーク
	３．アルゴリズムの基本（１）アルゴリズムとは（２）アルゴリズムの３つの基本形	講義
	４．Pythonプログラミングの環境構築（１）Pythonのダウンロード（２）Pythonのインストール（３）Jupyter Notebookについて	講義ワーク
	５．Python基礎（１）画面に文字を表示する（２）数値の計算（３）変数（４）データ型（５）リスト（６）辞書（７）条件分岐（８）繰り返し処理（９）エラー発生時の対応（10）関数（11）メソッド（12）ライブラリ	講義ワーク
	６．Pandasを使ってデータを把握する（１）データの読み込み（２）Pandasにおける２つのデータ型（３）データの表示（４）データの確認（５）データの抽出（６）データの検索（７）データの並べ替え（８）データのグループ化（９）データの集計【ワーク】本章を踏まえ、ある企業の食品部門における売上高を分析する	講義ワーク
	７．Pandasを使ってデータを処理する（１）欠損値の確認（２）データの削除（３）欠損値の補完（４）列の追加（５）データの結合【ワーク】本章を踏まえ、乳製品生産量に関するデータを整備する【ワーク】都道府県別給与のデータから読み取れる傾向を考える	講義ワーク

＜２日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	８．Pandasを使って相関分析を行う（１）相関分析とは（２）相関係数のイメージを掴む（３）相関係数の注意点～疑似相関（４）Pandasを使って相関係数を求める	講義ワーク
	９．Python実践①～回帰分析（１）回帰分析とは（２）単回帰分析と重回帰分析（３）回帰分析の結果を読み解く（４）回帰分析の活用例（５）機械学習のモデル作成の流れ（６）Pythonライブラリを使って回帰係数を求める【ワーク】残業時間と有給休暇取得率、離職率の関係を分析する（７）重回帰分析【ワーク】住宅価格を予測するモデルを作成する【参考】目的変数に強い影響を及ぼしている特徴量を視覚化するには	講義ワーク
	10．Python実践②～クラス分類（１）クラス分類（２）Pythonライブラリを使ってクラス分類を行う【参考】ロジスティック回帰（３）クラス分類の結果を読み解く【参考】似ているものを分類する方法【参考】その他データ分析手法	講義ワーク
	11．Python実践③～予測精度の向上（１）データ（２）アルゴリズム（３）ハイパーパラメータ（４）予測精度向上の実践【参考】クロスバリデーションを用いた実践的な予測モデルの作成	講義ワーク
	12．現場でPythonを活用するために【ワーク】２日間で学んだこと振り返り、整理する	ワーク

Python学院～機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）

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