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Python学院～AI開発入門研修／機械学習で予測モデルを作る（２日間）

プログラミング

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

No. 6068015 9909115

25/12/09 更新

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研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
受講者の評価
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対象者

若手層
中堅層
リーダー層

・Pythonの基礎を学びたい方
・機械学習の基本、基礎的な手法を学びたい方
・Excelでデータ分析を行なってるが、Pythonで行いたい方

よくあるお悩み・ニーズ

Pythonを業務で使いたいが、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いたいが、どのように学習すればよいか分からない
機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

＞実務にPythonを取り入れる「Python学院ラインナップ」はこちら

研修内容・特徴outline・feature

「Python（パイソン）とは何か」という初歩的な内容から、Pythonで機械学習を行うまでの流れを２日間で学べるコースとなっております。

Pythonの基本的な操作を学び、機械学習の基礎を理解し、Pandasライブラリ、Scikit-learnライブラリを使用しながら、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利用がしやすい、教師あり学習から、「回帰」、「クラス分類」のモデルを作成します。演習問題を通して、機械学習をどのように活用するのかを理解することができます。

※2023年12月1日以前の研修は、以下研修名で実施をしています。
旧研修名：『Python学院～AI・機械学習入門編／機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）』

※機械学習だけでなくDjangoを使用したWebアプリケーションの作成方法を学べる研修はコチラ

到達目標goal

①Pythonで簡単なプログラムを作成することができる
②Pythonで機械学習のモデルを作成することができる
③機械学習の基本的な考え方が理解できている

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．機械学習の基礎・活用事例・機械学習とは・機械学習の仕組みと種類・機械学習実演～Pythonプログラミング	講義ワーク
	２．Pythonプログラミングを始める前に・プログラミングについて・Pythonの特徴・Pythonを学ぶメリット・Pythonによる業務自動化例・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・アルゴリズムとは・アルゴリズムの3つの基本形～順次・選択・反復	講義ワーク
	４．【参考】Pythonプログラミングの環境構築・Pythonのインストール・外部ライブラリのインストール・補足①～コマンドプロンプトとは・補足②～Jupyter Notebookについて	講義
	５．Python基礎・画面に文字を表示する　・数値の計算　・変数　・データ型　・リスト　・辞書・条件分岐　・繰り返し処理　・エラー発生時の対応　・関数　・メソッド　・ライブラリ	講義ワーク
	６．Python実践　～データの扱い・データフレームとは・各種統計量を算出する【参考】データの見える化	講義ワーク
	７．Python実践　～回帰・回帰とは・回帰モデル構築【ワーク】線形回帰で価格を予測するモデルを作成する・回帰モデル評価・精度評価指標～MAE、RMES、決定係数【ワーク】モデルの精度を評価する・回帰モデル改善【ワーク】ベイズ線形回帰との結果を比較する	講義ワーク
	８．Python実践　～クラス分類・クラス分類とは・クラス分類モデル構築【ワーク】ロジスティクス回帰でグループを判定するモデルを作成する・クラス分類モデル評価・精度評価指標～正解率、真陽性率、偽陽性率、ROC、AUC 【ワーク】モデルの精度を評価する・クラス分類モデル改善【ワーク】アンサンブル学習との結果を比較する	講義ワーク
	９．【参考】Python実践　～クラスタリング・クラスタリングとは・クラスタリングモデル構築【ワーク】K-means法でグループ化するモデルを作成する・クラスタリング結果を分析する	講義ワーク

企画者コメントcomment

「組織でDXを推進、AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない」という声はよく耳にします。半面、世の中の動きとしては、AIを導入したサービスは日々増えています。これらは増える一方で、「当たり前にあるツールの1つになる」可能性は高いように感じています。そのため、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ることは大きな付加価値になります。また、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。

本セミナーは、Pythonの基本文法から、機械学習の基本を学び、実際にモデル作成を行います。機械学習の仕組みを理解することに加えて、自組織のデータを用いてモデル作成を行うことが可能です。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

本講座に関する注意事項

・本研修では、基本的なPC操作ができることを前提にしています

・スムーズに学習していただくため、「2画面（デュアルディスプレイ）でのご受講」を推奨しております。（必須ではございません）　→Zoom画面（講師の共有画面など）、自身の操作画面（テキストエディタなど）で複数画面を使用するため

・オンライン研修ではPython、Jupyter Notebook、Google Chrome または Microsoft EdgeをインストールしたＰＣからの受講をお願いしております。

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

同業の方のご参加はご遠慮いただいております
会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

受講者の評価evaluation

実施、実施対象

2025年10月　　　　　3名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

100%

参加者の声

プログラミングは不慣れながらも順調に受講できました。ご教示いただいた参考書を片手に実践を進めたいと思います。
PANDASや機械学習に初めて触れました。事象の解析や過去データからの分析に使ってみたい。

実施、実施対象

2025年7月　　　　　3名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

33.3%

参加者の声

学んだｐｙｔｈｏｎの基本的な開発技法を活かし、生成ＡＩ等のアプリ開発に活かします。

実施、実施対象

2024年12月　　　　　3名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

66.7%

参加者の声

機械学習に関する入門編としては基礎的な内容が多く、良かったと思います。実業務で、重回帰分析、分類をＰｙｔｈｏｎで実施します。

実施、実施対象

2024年9月　　　　　5名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

80%

講師：大変良かった・良かった

80%

参加者の声

プログラミングに触ることが初めてのため、職場でＰｙｔｈｏｎを使っている業務のコード理解とコードの記載練習をしながら、Ｅｘｃｅｌマクロを使っている業務をＰｙｔｈｏｎ化できないか検討していきたい。

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2026/3/4	10:00～13:00	（半日研修）なぜなぜ分析研修～考えるクセをつける	オンライン	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	新人フォロー研修～実務を振り返り仕事の進め方をブラッシュアップする	東京	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	評価者研修～公正な評価のポイントを学び、納得感のある評価を行う	大阪	申込み
2026/3/5	10:00～16:45	２７歳の壁を乗り越える研修～仕事の「慣れ」に打ち勝ち、成長を続ける	オンライン	申込み

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	内容	手法
	１．機械学習の基礎・活用事例・機械学習とは・機械学習の仕組みと種類・機械学習実演～Pythonプログラミング	講義ワーク
	２．Pythonプログラミングを始める前に・プログラミングについて・Pythonの特徴・Pythonを学ぶメリット・Pythonによる業務自動化例・Pythonプログラム動作イメージの獲得	講義ワーク
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	６．Python実践　～データの扱い・データフレームとは・各種統計量を算出する【参考】データの見える化	講義ワーク
	７．Python実践　～回帰・回帰とは・回帰モデル構築【ワーク】線形回帰で価格を予測するモデルを作成する・回帰モデル評価・精度評価指標～MAE、RMES、決定係数【ワーク】モデルの精度を評価する・回帰モデル改善【ワーク】ベイズ線形回帰との結果を比較する	講義ワーク
	８．Python実践　～クラス分類・クラス分類とは・クラス分類モデル構築【ワーク】ロジスティクス回帰でグループを判定するモデルを作成する・クラス分類モデル評価・精度評価指標～正解率、真陽性率、偽陽性率、ROC、AUC 【ワーク】モデルの精度を評価する・クラス分類モデル改善【ワーク】アンサンブル学習との結果を比較する	講義ワーク
	９．【参考】Python実践　～クラスタリング・クラスタリングとは・クラスタリングモデル構築【ワーク】K-means法でグループ化するモデルを作成する・クラスタリング結果を分析する	講義ワーク

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