新入社員向けIoT入門研修～見えないデータを可視化する（３日間）

新入社員向けIoT入門研修～見えないデータを可視化する（３日間）

ラズパイとPythonを用いて、IoTの仕組みを体験する

研修No.B PHY606-8000-6034

対象者

  • 入社前（学生・内定者）
  • 新入社員

・IoTに関わる部署に配属される方
・工場や現場でデータ活用に関わる予定の方
・ハードウェアに触れたことのない新人SE（システムエンジニア）の方

よくあるお悩み・ニーズ

  • IoTという言葉は知っているが、実際に何をするのかイメージが湧いていない
  • センサーやRaspberry Piを使い、簡単なデータの可視化を試してみたい
  • センサーやデバイスとプログラムをつなげてみたい

研修内容・特徴outline・feature

Raspberry Piを使い、IoTとPythonの基礎を実習形式で学ぶ３日間の研修です。温湿度センサーとモニターを組み合わせた温湿度監視システムをはじめ、各種センサーやモジュールを用いた豊富な実習を通じて、マイコンを使った組み込み開発の基本を体験します。また、Pythonを使用したデータ処理と可視化技術も習得し、IoTシステムの設計から運用までの仕組みを実践的に学習できます。

＊この研修ではPCを使用します＊

研修のゴールgoal

  • ①IoTによってできることを理解する
  • ②Raspberry Piで実際に使えるシステムを作成できる
  • ③どのような場面でIoTを活用できるかを考えられる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • １．Pythonプログラミングを始める前に
    （１）なぜプログラミングを学習するのか
    （２）プログラミングについて
    （３）Pythonの特徴～他言語と比較した強みと弱み
    （４）Pythonを学ぶメリット
    （５）Pythonによる業務自動化例
    （６）３日間の研修のゴール
講義
  • ２．アルゴリズムの基本
    （１）アルゴリズムとは
    （２）フローチャート(流れ図)の書き方
    （３）アルゴリズムの３つの基本形
    【ワーク】身近なところからアルゴリズムを考える
講義
ワーク
  • ３．Python基本文法
    （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）条件分岐（if文）
    （６）繰り返し処理（for文）
    （７）繰り返し処理（while文）
    【ワーク】正しいパスワードが入力されるまでエラーを出すプログラムを作る
    （８）関数・メソッド
    （９）ライブラリ
    【ワーク】現在の日付から１週間前、１か月前、１年前を計算する
講義
ワーク
  • ４．１日目のまとめ
    【ワーク①】関数とメソッドをマスターする
    【ワーク②】エラー解決を行う
ワーク
＜２日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • １．Python基本文法の復習とレベルアップ
    （１）データの表示方法
    （２）データの記憶方法
    （３）データの処理方法
    【ワーク】プログラムを解読する
講義
ワーク
  • ２．IoTの基礎と仕組み
    （１）IoTとは
    （２）IoTの構成要素
    （３）IoTの基本構造
    （４）IoTデバイス活用の注意事項
    （５）業務への活用方法
講義
  • ３．Raspberry Piとは
    （１）Raspberry Piとは
    （２）Raspberry Piの種類
    （３）Pico Wの見た目と機能
    （４）Pico Wと電子部品のつなぎ方
    （５）Pico Wをセットアップする
講義
  • ４．電子回路の基礎
    （１）電子回路とは
    （２）電圧、電流、抵抗
    （３）回路の基本ルール
    （４）回路は水路に例えられる
    （５）電子部品を取り扱う際の注意点
講義
  • ５．Pico Wを動かしてみる
    （１）LEDを光らせる
    （２）配線の際の注意点
    （３）スライドスイッチで電源のON/OFFを制御する
    （４）タクトスイッチで入力を切り替える
    （５）アクティブブザーを鳴らす
    （６）スピーカーでメロディを奏でる
    （７）３色LEDでさまざまな色の光を出す
    （８）液品モニター
    （９）温湿度センサー
    【ワーク】温湿度センサーから取得したデータをモニターに表示する
    【参考１】Pico WをWi-Fiに接続する
    【参考２】Webブラウザで温度データを確認する
講義
ワーク
＜３日目＞所要時間：７時間
内容
手法
  • １．Pythonをデータ分析に活用する
    （１）データ分析の流れ
    （２）データ分析にPythonを活用するメリット
    （３）データ分析に使用するライブラリ
講義
  • ２．pandasでデータを整形する
    （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、確認
    （４）データの抽出、検索
    （５）欠損値の処理（確認、削除、補完）
    （６）列の追加
    （７）データの結合
    （８）データフレームを保存する
    【ワーク】データ整形の流れを体験する
講義
ワーク
  • ３．matplotlibでデータを可視化する
    （１）matplotlibとは
    （２）グラフを描画する
    （３）さまざまなグラフを表示する
    【ワーク】整理されていないデータを整形し可視化する
講義
ワーク
  • ４．さまざまなセンサーを活用する
    （１）Pico Wの入出力端子
    （２）超音波センサー
    （３）モーションセンサー
    【ワーク】複数の電子部品を組み合わせたIoTデバイスを作る
    【参考】さまざまなセンサーやモジュール
    【参考】３つの電子部品を組み合わせたIoTデバイス
講義
ワーク
  • ５．まとめ
    【ワーク】学んだ内容をまとめ、これから活用する予定を立てる
ワーク

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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

本研修は、IoTの基礎知識を習得したい新入社員を対象に開発したプログラムです。距離センサーによる衝突防止システムや赤外線センサーを活用した人感検知システムなど、実機を組み立てながら楽しくIoTの仕組みを学習できます。プログラミングや電子工作の経験がない方でも段階的に理解できるよう構成しているため、実践を通じてIoTへの理解を深めることができます。

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