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）

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）

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

研修No.B GPT696-0600-5596

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

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全力Q&Aデータ分析・活用関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

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。

{{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。

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