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ChatGPT×Pythonプログラミング研修~自動化・データ分析編(5日間)

ChatGPT×Pythonプログラミング研修~自動化・データ分析編(5日間)

生成AIの知識とプロンプトエンジニアリングを習得し、自社システムを用いたプログラムを短時間で作成する

研修No.B PRG606-8200-5598

対象者

  • 全階層

・データを業務に活用したい方
・リスキリングとしてITスキルやデータ分析力を磨きたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 業務の自動化に興味があるが、何から始めればいいかわからない
  • データの分析を行うために、自社のデータを集めるのが大変
  • 自身の業務に応用できるプログラムを作れるようになりたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、ChatGPTを活用し、Excel操作やデータの収集・分析などの日常業務の自動化を目指します。時代が求める「ITスキル」と「データ分析」を基礎から学び、実際に手を動かしながら5日間でプログラムの作り方を習得します。またワークでは、ChatGPTが作成した汎用的なプログラムを実務で使えるように編集・実装する方法を身につけます。研修で紹介する事例を参考にし、業務の中で自動化できそうなことや分析可能なデータかどうかを判断できるようになる研修です。

*この研修ではPCを使用します*

成果物のイメージ

研修のゴールgoal

  • ①ChatGPTの作成したPythonのプログラムを適切に修正できる
  • ②自社の営業・人事データを分析するアプリを作成できるようになる

研修プログラム例program

<1日目>研修時間:6時間
内容
手法
  • 1.AI時代に欠かせないデータ分析能力
    (1)AI時代に高まる社内データの価値~社内の眠ったデータは宝の山
    (2)ビジネスの場で使えるデータの例
    (3)刻一刻と変わる市場に対応する情報収集力
    (4)「なんとなく」を数値で示す分析力
    【ワーク】社内に眠っているデータとそれを分析することによる利点を考える
講義
ワーク
  • 2.業務の自動化で本質的なタスクに取り組む時間を生み出す
    (1)なぜExcelではなくPythonで分析するのか
    (2)プログラミングとは 
    (3)自動化しやすい業務のキーワードは「単純・反復・大量」
    【ワーク】単純・反復・大量作業や自動化したほうが効率のよい作業を探す
    (4)自社のシステム、データと組み合わせて一連の操作を自動化
講義
ワーク
  • 3.ChatGPTはプログラマーの「相談相手」
    【ワーク】普段の業務の中で困っていることをChatGPTに相談する
    (1)対話型AIがプログラミングに与える影響
    (2)プログラミングにおけるChatGPTの活用方法 
    (3)自然言語によるプログラミング
講義
ワーク
  • 4.実際にChatGPTを使い、プログラムを作ってみる
    (1)ChatGPTにExcelファイルを集約するプログラムの作成を指示する
    【ワーク】行いたい操作をChatGPTに送り、Pythonのプログラムを出力する
    (2)生成したプログラムをJupyter Notebookで実行してみる
    【ワーク】ChatGPTで出力したプログラムを実行してみる
    (3)プログラムを完成させるための知識を身につける
    ■ChatGPTによるプログラミングのポイント
    (Pythonの基礎知識、デバッグ、プロンプトエンジニアリング)
講義
ワーク
  • 5.ChatGPTから欲しい回答を引き出す~プロンプトエンジニアリング
    (1)ChatGPTによる回答
    【ワーク】プロンプトの違いによる回答の差を比べる
    (2)プロンプトエンジニアリングとは
    (3)プロンプトエンジニアリングの重要性
    (4)プログラミングにおいて活用できるプロンプトの型
    (5)プロンプトの型を用いてChatGPTに指示を出してみる
    【ワーク】プロンプトの型や魔法の呪文を用いてプロンプトを書き直す
講義
ワーク
  • 6.やりたいことを洗い出し、順番を整理する~アルゴリズム
    (1)アルゴリズムとは​
    (2)アルゴリズムはプログラムの設計図​ 
    (3)アルゴリズムの3つの基本形~順次・選択・反復
    (4)身近なところからアルゴリズムを考える
    【ワーク】選択・反復構造を用いて日常動作のアルゴリズムを考える
    (5)ChatGPTにアルゴリズムを指示する
    【ワーク①】自動化プログラムのアルゴリズムを整理する
    【ワーク②】作成したアルゴリズムをもとに指示を書き直す
講義
ワーク
<2日目>研修時間:6時間
内容
手法
  • 7.Pythonを使うための基礎知識
    (1)画面に文字を表示する~プログラミング学習の第一歩
    (2)変数~データを管理する最も基本的な方法
    (3)データ型~全てのデータには「型」がある
    (4)リスト~複数の値を管理する方法①
    (5)辞書~複数の値を管理する方法②
    (6)条件分岐~条件に応じて、実行する処理を変える
    (7)繰り返し処理~何度も同じ処理を行う
    (8)エラー発生時の対応~エラー解決力を高める
    (9)関数~複数の処理をまとめて実行してくれる便利ツール①
    (10)メソッド~複数の処理をまとめて実行してくれる便利ツール②
    (11)ライブラリ~プログラミングを楽にする、最強ツール
講義
ワーク
  • 8.実践①~ChatGPTの作成したExcel集約プログラムを完成させる
    (1)Excelデータを扱うツール「Pandas」 
    (2)データの読み込み
    (3)データの確認
    (4)データフレームの書き込み
    (5)4章で作成したプログラムを解読する
    (6)4章で作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
<3日目>研修時間:6時間
内容
手法
  • 9.実践②~Webで検索したページの情報を、自動で取得する
    (1)Web自動操作で情報収集を行う~スクレイピング
    (2)スクレイピングの基本的な流れ
    (3)専用ツール「Selenium」
    (4)プログラムの作成を指示する 
    (5)Seleniumの基本的な使い方
    (6)Seleniumでよく使うメソッド
    (7)Webブラウザ自動操作について
    (8)Webブラウザ自動操作の体験
    (9)スクレイピング時の注意点
    (10)作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
  • 10.実践③~ログインが必要な自社システムから在庫情報を自動取得する
    (1)プログラムを動かす入り口を作る「Tkinter」
    (2)Tkinterが必要な場面 
    (3)プログラムの作成を指示する 
    (4)Tkinterの設定方法 
    (5)作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
<4日目>研修時間:6時間
内容
手法
  • 11.実践④~営業成績と個人データの関係を分析する
    (1)2つのデータの関係性の強さを調べる「相関分析」
    (2)プログラムの作成を指示する
    (3)データ分析を行うライブラリ 
    (4)データの抽出と結合
    (5)Pythonを使って相関係数を求める
    (6)因果関係を調べる「回帰分析」
    (7)プログラムの作成を指示する
    (8)Pythonライブラリを使って回帰分析を行う
    (9)作成したプログラムを修正する
講義
ワーク
  • 12.実践⑤~作成したプログラムを、クリックで実行できる形式に変換する
    (1)実行ファイルの基本 
    (2)アプリとして社内展開するために
    (3)実行ファイルの作成方法
講義
ワーク
<5日目>研修時間:6時間
内容
手法
  • 13.総合演習
    【ワーク①】インターネット上の情報と自社データから営業リストを作成する
    【ワーク②】商品の販売トレンドを調査する
    ​【ワーク③】配属の定着度と成果の関係を​分析する
    【ワーク④】満足度に影響する要素を調べる
    【参考1】ChatGPTの業務を効率化する使い方
    【参考2】Pythonでの自動化プログラム作成に使える技術
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}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

自動化が可能な単純業務は多くの企業に存在します。しかし、実際に使えるプログラムは、社内のフローをよく知る社員にしか作れません。本研修は、社内システムを利用した自動化プログラムを作成したいとの要望を受け開発しました。社内システム操作の自動化やシステム内のデータを用いた分析といった内容を盛り込んでいます。

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