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Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

ビジネス現場で活用できるデータ分析の基礎と、Pythonを使ったデータ分析スキルを身につける

No. 6068011 9909103

26/07/17 更新

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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関連サービス

対象者

若手層
中堅層
リーダー層

・データ分析の基本的な考え方も同時に学びたい方
・Pythonの基本文法は学習済みで、データ分析にも活用したい方
・Pandasライブラリの基本的な使い方について習得したい方

よくあるお悩み・ニーズ

Pythonを用いてデータ分析を行いたいが、どのように学習すればよいか分からない
データ分析を実施し、手元にあるデータから何か傾向を見出したい
機械学習やAIでよく使われるライブラリであるPandasについて、1から学習したい

＞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によるデータ分析でよく用いられるPandasライブラリの基礎から、相関分析や回帰分析など実践的な手法までを、1日間で学べるコースとなっております。

それだけではなく、データ分析を行う際に必要となる考え方についても、ワークを通して身につけていただくことができます。 Pandasの基礎においても、演習問題を適宜挟むことによって、知識の定着を図ります。

ビジネス現場でよく用いられる相関分析や回帰分析を使って、目の前にあるデータから傾向を読み解くという演習問題を実施します。複数の演習問題を通して、データ分析をどのように活用するのかを理解することができます。

※データ分析だけでなくAIや機械学習も学びたい場合はコチラ

外回りの多い営業は獲得金額も多いのかを分析した例

到達目標goal

①Pandasライブラリの基本的な使い方が理解できている
②Pythonによる相関分析や回帰分析を行うことができる
③データ分析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．データ分析とは（１）データ分析のメリット（２）データ分析でできること（３）データの読み方を意識する（４）データを扱う際の注意点	講義ワーク
	２．要約統計量～データ分析における代表的な値（１）平均値（２）中央値（３）標準偏差（４）最小値（５）最大値（６）第１四分位数（７）第３四分位数	講義ワーク
	３．Ｐｙｔｈｏｎにおけるデータ分析でよく使うライブラリ（１）ＮｕｍＰｙ（ナムパイ）（２）Ｐａｎｄａｓ（パンダス）（３）ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ（マットプロットリブ）（４）ｓｅａｂｏｒｎ　（シーボーン）（５）ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ　（サイキット・ラーン）	講義ワーク
	４．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを把握する（１）データ分析（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（１０）演習問題	講義
	５．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（６）演習問題	講義ワーク
	６．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
	７．Ｐａｎｄａｓを使って回帰分析を行う（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）Ｐｙｔｈｏｎライブラリを使って回帰分析を行う	講義ワーク
	８．現場で活用するために ■職場での実践目標共有【参考】これまでのルールを見直す～業務改善の仕方【参考】似ているものを分類する(営業リストの整理など) 【参考】重回帰分析	ワーク

企画者コメントcomment

Pythonの基本文法を教える研修は自社にも他社にも多く存在しますが、ビジネス現場で活用するための具体的なスキルを教える研修はなかなか見つかりません。

Pythonによるデータ分析を学習する上で、プログラムだけを教えるのではなく、データ分析の考え方そのものから学ぶことができます。「Pandasライブラリの使い方は分かったけど、結局どうやって現場でデータ分析すればいいんだろう」と悩まずに済むようにしました。

Python学習の目的は「学ぶ」ことではなく「活用できるようになる」ことです。これから初めてデータ分析に取り組む方でも理解できるように、現場活用のためのスキルを基礎から丁寧にレクチャーいたします。

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。

・前提知識
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。
またPythonの基本文法を学習済みであること、あるいは、プログラミングについて理解があることを前提に進行いたします。
（「Python学院～Excel操作自動化編（１日間）」を学習済み、またはプログラミング学習経験があれば問題ございません。）

オンライン型開催

上記の日程・会場で都合が合わないなら…

日程を追加設定する「公開講座リクエスト」

録画配信で受講する「公開講座オンデマンド」

来場型開催

上記の日程・会場で都合が合わないなら…

日程を追加設定する「公開講座リクエスト」

録画配信で受講する「公開講座オンデマンド」

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

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

84.7%

講師：大変良かった・良かった

92.8%

※2024年10月～2025年9月

生成AIによるサマリー（受講者アンケートまとめ）

お客様はこの研修について、実務に直結するデータ分析技術を学べる点を高く評価しています。特に、エクセルで時間をかけて行っていた作業を効率化できるPandasの活用や、回帰分析・相関分析の実践的な応用が好評です。また、データの可視化やクレンジング手法が簡単に実現できることも魅力とされています。講師の丁寧な説明により、初心者でも理解しやすく、幅広い業務で活用できる内容が充実している研修です。

実施、実施対象

2026年6月　　　　　2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

使い方や考え方は分かったので、業務に活かしていきたいと感じることができました。業務で売り上げ実績の加工などを扱っているので、その業務に活用します。
顧客情報から営業ターゲットリストの作成や優秀な職員の共通項の分析による全体の底上げに活かします。ボトルネック工程の分析により、ボトルネック工程に中心的に業務効率化を図りたいです。

実施、実施対象

2026年1月　　　　　2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

Ｅｘｃｅｌのみでなく、Ｐｙｔｈｏｎへの切り替えも考えています。そして、定常業務の自動化につなげていきます。
データの分析方法としてとても使えそうなので、使えそうな内容があったら使っていく。分かりやすい説明で良く理解できた。

実施、実施対象

2025年12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

100%

講師：大変良かった・良かった

60%

参加者の声

利用経験に基づくPandasの機能を整理でき、新機能の学習ができたので、理解を深める良い機会となった。
サンプルデータを使った演習により、実務でのデータ分析の流れを具体的にイメージしやすかった。
確かなデータを根拠に意思決定を行うことで、業務判断する際の説得力を高めていきたい。
重回帰分析を活用し、ユーザー行動やアクセス数と時間帯・日付の関係を可視化することで、業務効率化に繋げたい。
Pandasを活用したデータ処理の基本を学び、日常業務への活用の幅が広がりました。

実施、実施対象

2025年8月　　　　　2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

Ｐｙｔｈｏｎでの操作を知れて満足しました。Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析を活用することで、自社での戦略や施策の決定などの意思決定に有効であると感じました。
蓄積したデータを用いた次手の検討や資料つくりの際に、根拠の後押しとして使用して利用するところから、使用の癖付けをしていきたい。

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よくいただくご質問一覧

■最新作・ニュース

本研修の評価

内容をよく理解・理解: 84.7％

講師がとても良い・良い: 92.8％

※2024年10月～2025年9月

公開講座の年間実績

受講者数^※1: 名

開催数^※1: 回

講座数^※2: 種
類

WEBinsource ご利用社数^※2: 社

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開催確定講座スケジュール一覧

ご好評につき「最近で開催が確定している講座」「日程をリクエスト追加した旬の講座」をご紹介します。

日程	時間	研修タイトル	会場
2026/7/21	10:00～16:45	仕事の実行力研修～「自律」「協働」「目的意識」で仕事を前に進める	東京	申込み
2026/7/21	10:00～16:45	経理実務レベルアップ研修～年次・決算業務編	オンライン	申込み
2026/7/21	10:00～16:45	報告書・議事録の書き方研修～必要情報を細大漏らさず表現する	オンライン	申込み
2026/7/21	10:00～16:45	問題解決研修～ビジネス上の問題を解決する	オンライン	申込み
2026/7/21	10:00～16:45	デザイン思考研修～イノベーション実現のプロセスを学ぶ	東京	申込み
2026/7/21	10:00～17:30	創造力強化研修～クリエイティブシンキングのためのマインドとスキル	オンライン	申込み
2026/7/21	10:00～17:30	新任管理職研修～求められる３つのマネジメント（人材、組織、業務）とリーダーシップ（２日間）	東京	申込み
2026/7/21	10:00～16:45	生産性向上研修～仕事の見える化でムダなく成果につなげる	東京	申込み
2026/7/22	10:00～16:45	タイムマネジメント研修～仕事を効率的に進めるための時間管理を学ぶ	東京	申込み
2026/7/22	10:00～16:45	コーチング研修～部下の主体性を引き出すスキルを習得する	東京	申込み
2026/7/22	10:00～16:45	（中堅社員向け）巻き込み力向上研修～受け身の姿勢から脱却し、周囲に働きかける	オンライン	申込み
2026/7/22	10:00～16:45	若手社員向けビジネスマインド強化研修～主体性、業務・役割の領域拡大、自分で考える	東京	申込み
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2026/7/23	10:00～16:45	プレイングマネージャー研修～時間の使い方を見直し、走りながら成果を出す	東京	申込み
2026/7/23	10:00～16:45	中堅社員向けオーナーシップ研修～当事者意識をもって、周囲に働きかける存在になる	東京	申込み
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2026/7/24	10:00～17:30	新任主任研修～リーダーの自覚と責任	オンライン	申込み
2026/7/24	10:00～16:45	次世代リーダー研修～安定力・思考力・指導力を身に付ける	オンライン	申込み
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2026/7/27	09:00～17:00	Power Automate Desktop入門研修～定型業務を自動化する（２日間）	オンライン	申込み
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2026/7/27	10:00～13:00	（半日研修）業務効率化のためのCopilot研修～文書・Excel業務のコツをつかむ	オンライン	申込み
2026/7/27	10:00～16:45	新任課長研修～管理職に求められるマネジメント・采配力（２日間）	東京	申込み
2026/7/27	14:00～17:00	（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
2026/7/27	09:00～17:00	役員・部長研修～経営幹部に求められる資質・行動・判断軸	東京	申込み

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	内容	手法
	１．データ分析とは（１）データ分析のメリット（２）データ分析でできること（３）データの読み方を意識する（４）データを扱う際の注意点	講義ワーク
	２．要約統計量～データ分析における代表的な値（１）平均値（２）中央値（３）標準偏差（４）最小値（５）最大値（６）第１四分位数（７）第３四分位数	講義ワーク
	３．Ｐｙｔｈｏｎにおけるデータ分析でよく使うライブラリ（１）ＮｕｍＰｙ（ナムパイ）（２）Ｐａｎｄａｓ（パンダス）（３）ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ（マットプロットリブ）（４）ｓｅａｂｏｒｎ　（シーボーン）（５）ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ　（サイキット・ラーン）	講義ワーク
	４．Ｐａｎｄａｓを使ってデータを把握する（１）データ分析（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（１０）演習問題	講義
	５．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（６）演習問題	講義ワーク
	６．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
	７．Ｐａｎｄａｓを使って回帰分析を行う（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）Ｐｙｔｈｏｎライブラリを使って回帰分析を行う	講義ワーク
	８．現場で活用するために ■職場での実践目標共有【参考】これまでのルールを見直す～業務改善の仕方【参考】似ているものを分類する(営業リストの整理など) 【参考】重回帰分析	ワーク

Python学院～データ分析編／統計の基礎とPandasライブラリの活用（１日間）

対象者

よくあるお悩み・ニーズ

研修内容・特徴outline・feature

到達目標goal

研修プログラムprogram

企画者コメントcomment

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