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Pythonデータアナリスト

統計とPythonで身につくデータ分析力

ピーシーアシスト株式会社

No. PCA021

26/03/16 更新

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研修内容・特徴
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到達目標
受講イメージ
研修プログラム
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よくあるご質問

対象者

・Python 未経験者、初心者の方
・これからプログラミング業務を始める方
・データサイエンティストやデータアナリストに就きたい方

よくあるお悩み・ニーズ

Pythonプログラミングを基礎から学びたい
実務に役立つプログラミングスキルを習得したい
データ分析ができるデータアナリストを育成したい

研修内容・特徴outline・feature

データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学び、IoTデバイスの制御システムや機械学習システムを構築する上で必要なプログラミングスキルを習得します。またPythonを使ったデータの加工・分析・可視化を実践し、業務で活用できる知識を身につけ、統計学に関する知識を網羅的に学習しながら、さまざまなデータ分析の方法を学習します。 ＜Winスクール個別指導の特長＞ Winスクールの個別指導では、単に「質問に答える」だけではなく、講師が常に受講者の理解度を確認しながら進行することで、実務に直結するスキルの定着を図ります。講師一人につき平均3名（最大5名まで）の少人数による個別指導で、きめ細かな指導を行います。経験豊富なプロ講師が、受講者一人ひとりの目的やスキルレベルに応じて指導内容を都度アレンジしますので、短期間で即戦力となる知識やスキルを身につけることができます。

到達目標goal

①データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学ぶ。
②統計学に関する全般的な知識の習得と、Pythonプログラミングを使用したデータ分析の手法を習得する。

受講イメージUSER INTERFACE

教室イメージ
学習イメージ

教材イメージ

研修プログラムprogram

目安の受講回数	章	節
受講回数：40回（1回1.5時間　全60時間）
▼Pythonプログラミング
1回	第1章：Python入門	Pythonとは
1回		Pythonの開発環境
2回		Pythonプログラムの例
	第2章：数値と文字列、変数	数値と演算
		変数の利用
3回		文字列
3回		変換処理
4回		2章演習問題
4回	第3章：データ構造	リスト
5回		タプル
5回		辞書
6回		集合
6回		3章演習問題
7回	第4章：制御構造	コメントの記述
7回		if文
8回		while文
8回		for文
9回		内包表記
9回		4章演習問題
10回	第5章：関数	関数の定義
10回		様々な引数
11回		引数としての関数
11回		クロージャとラムダ式
12回		デコレータ
		関数と例外、例外処理
		組み込み関数
13回		5章演習問題
13回	第6章：モジュール	モジュールのインポート
14回		パッケージ
14回		6章演習問題
15回	第7章：クラス	クラスの定義
15回		プロパティ
16回		クラスメソッド
16回		クラスの継承
17回		特殊なメソッド
		7章演習問題
	第8章：プログラムのデバッグ	プログラムのデバッグ
18回	第9章：ライブラリの利用	標準ライブラリ
	第9章：ライブラリの利用	pipとPyPI
	第10章：文字列処理	書式指定
19回		文字コード処理
		正規表現
		10章演習問題
20回	第11章：ファイル入出力	open関数
		CSVの処理
		XMLの処理
21回		JSONの処理
		pickleの利用
		11章演習問題
22回	第12章：その他のよく利用するライブラリ	ファイル・ディレクトリ処理
22回		日付処理
23回		12章演習問題
	第13章：Webからの情報取得	urllibを用いたデータ取得
		requestsを用いたデータ取得
24回		BeautifulSoupを用いたHTML解析
24回		13章演習課題
▼Pythonデータ分析　[マスターレッスン]
25回	【実機実習】第1章：Pythonを用いたデータ分析	Pythonとデータ分析
		学習環境の構築
		Jupyter Notebookの利用
26回	【理論解説】第2章：統計に必要な知識	統計と統計学
		統計学が利用される場面
		統計学に必要な知識－統計学の分類
		統計学に必要な知識－統計学でよく使うギリシャ文字
		統計学に必要な知識－数学の範囲
		統計学に必要な知識－2つの変数
	【実機実習】第3章：データの取得方法	データの入手場所
		ライブラリを用いたデータの入手と加工
27回		演習問題
	【理論解説】第4章：統計分析の流れ	統計分析と検定の流れ－概要
		統計分析と検定の流れ－データの準備
		統計分析と検定の流れ－記述統計
		統計分析と検定の流れ－推測統計
		統計分析と検定の流れ－結果の報告
	【実機実習】第5章：NumPyを用いたデータ操作	データの生成
28回		データの計算
		演習問題
	【理論解説】第6章：データの種類	データの種類と統計処理
		量的データの特徴と分析
		質的データの特徴と分析
	【理論解説】第7章：尺度の違い	統計学の尺度
		名義尺度
		順序尺度
		間隔尺度
		比例尺度
29回	【実機実習】第8章：pandasを用いたデータの読み込みと操作	データの読み込み
		データの操作
		演習問題
30回	【理論解説】第9章：１変数の基本的なグラフ	代表的なグラフとその用途
		棒グラフ
		折れ線グラフ
		円グラフ
		帯グラフ
		レーダーチャート
		バブルチャート
		ローソク足
	【理論解説】第10章：２変数の基本的なグラフ	複合グラフ
		散布図
		モザイク図
	【理論解説】第11章：質的データの分析	質的データの表し方
		度数分布表
		棒グラフとヒストグラム
		パレート図
		クロス集計表
		行比率と列比率
	【理論解説】第12章：量的データの分析 1	連続データと離散データ
		離散データの度数分布表
		連続データの度数分布表
		度数分布表とヒストグラム
	【理論解説】第13章：量的データの分析 2	分布の特徴
		階級幅が等しくないヒストグラム
		幹葉図の表現
		度数分布表の拡張
		累積相対度数グラフ
31回	【実機実習】第14章：matplotlibを用いた可視化	グラフの表示
		pandasを用いたグラフ表示
		演習問題
32回	【理論解説】第15章：分布の特徴- ３つの代表値	基本統計量
		平均値とΣの見方
		中央値
		最頻値
		代表値の特徴
	【理論解説】第16章：分布の特徴- ５数要約	５数要約
		範囲（レンジ）
		四分位数とパーセンタイル
		箱ひげ図
	【理論解説】第17章：分布の特徴- 散らばりの程度	データのバラつきを示す値
		偏差・分散・標準偏差の計算
		標準偏差の読み取り方
		変動係数
		データの標準化
		偏差値の計算
		外れ値の対処
	【実機実習】第18章：一変数の記述統計	pandasを用いた統計量の表示
33回		データのグループ化
		演習問題
	【理論解説】第19章：分布の特徴- ２つの変数の関係	相関関係
		相関表の作成
		共分散の概要
		共分散の計算
		相関係数の概要
		相関係数の計算
		理論値の計算
34回	【実機実習】第20章：二変数の記述統計	pandasを用いた相関の確認
	【実機実習】第20章：二変数の記述統計	演習問題
	【理論解説】第21章：標本分布の考え方	標本分布
35回		t分布
		x2分布（カイ２乗分布）
		F分布
	【理論解説】第22章：仮説検定の基本	仮説検定とは
		帰無仮説・対立仮説・有意水準
		両側検定と片側検定
		検定統計量と棄却域
		第１種過誤・第２種過誤
36回	【理論解説】第23章：１標本問題	母平均の検定（母分散が既知の場合）
		母平均の検定（母分散が未知の場合）
		母分散の検定
		母比率の検定
	【理論解説】第24章：２標本問題	母平均の差の検定
		母分散の比の検定
		母比率の差の検定
	【理論解説】第25章：適合度検定と独立性の検定	適合度検定
	【理論解説】第25章：適合度検定と独立性の検定	独立性の検定
37回	【理論解説】第26章：一元配置分散分析	分散分析とは
		一元配置分散分析の考え方
		分散分析の検定統計量
		仮説の検定
	【実機実習】第27章：仮説検定	scipy.statsの利用
	【実機実習】第27章：仮説検定	演習問題
38回	【理論解説】第28章：線形回帰モデル	回帰分析とは
		線形単回帰モデル
		回帰係数の区間推定
		回帰係数に関する検定
		回帰の現象
		線形重回帰モデル
		自由度調整済み決定係数
		回帰の有意性の検定と回帰係数に関する検定
		相関係数の区間推定
		無相関性の検定
39回	【実機実習】第29章：回帰分析	statsmodelsの利用
	【実機実習】第29章：回帰分析	演習問題
	【理論解説】第30章：ベイズ理論	ベイズ理論とは
	【理論解説】第30章：ベイズ理論	従来の統計学との違い
	【理論解説】第31章：ベイズの定理の利用	ベイズの基本公式
		ベイズの展開公式
		ベイズの展開公式の利用
40回	【理論解説】第32章：ベイズ理論の応用	迷惑メールフィルタリングへの利用
	【理論解説】第32章：ベイズ理論の応用	機械学習・人工知能への利用
	【実機実習】第33章：ベイズ統計の利用	ナイーブベイズ分類
		スパムフィルタの作成
		演習問題

個別指導の流れFLOW

- step 01個別に対応した解説・指導
  
  自習形式では得られない、受講者一人ひとりの業務や理解度に応じた個別指導を実施します。学習の目的や現場での活用を意識した解説で、実務に直結する内容を丁寧に指導します。
- step 02実践課題への取り組み
  
  解説で得た知識をもとに、実務に応用できる課題に取り組みます。疑問点は講師がその場で対応し、理解が深まるまでしっかりフォローします。少人数制だからこそ実現できる即時対応が特長です。
- step 03理解度の確認と次ステップへ
  
  課題終了後には、講師が理解度をその場で確認します。必要に応じて復習や補足指導を行いながら、受講者の習得状況に応じて次のステップへ進みます。

教室を探すLOOK FOR CLASSROOMS

全国、北海道から鹿児島まで、すべてのWinスクールで教室の併用が可能です！
全教室で同じ講座を受講できるから、平日は勤務先の近く、週末は自宅近くの教室で受講するなど、自由な通い方が選べます。
もちろん、引越しをしても、新しい街の教室で継続して受講いただけるので安心です。

※教室により開講スケジュールが異なります。詳しくは、以下の各教室ページよりご確認ください。
　（主催会社のホームページに遷移します）

北海道・東北

北関東

都内・千葉・南関東

北陸・甲信越

金沢アピタ校

東海

近畿

中国

四国

松山校

九州

お申込みの流れFLOW

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ご利用規約の確認

ご利用に際しご確認いただきたい内容を記載した、ご利用規約を必ずご確認ください。
規約に関してご不明点などございましたらお気軽にお問合せください。

ご利用規約はこちら

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お申込み

WEBinsourceよりお申込みください。
（お申込み翌営業日）インソースがお申込み内容を確認し、サービス提供元のピーシーアシストに連携いたします。

※お申込みの際、必ず「連絡事項」欄に、ご希望の教室・入学日・ご利用時間帯を第3希望までご記載ください。なお、各教室の詳しい開講スケジュールは、上記の「教室を探す」の各教室のリンクからご確認ください。また、入学日はお申込み日から10日以降をご指定ください。お申込み後、土日祝日を除く平日3営業日程度でご返信させていただきます。

例：第1希望新宿本校 2026/3/17（火）19:30～
第2希望新宿本校 2026/3/20（金）17:50～
第3希望銀座校 2026/3/21（土） 11:00～
※ご記載がない場合、確認のご連絡をさせていただきます。

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ご入学日確定のご連絡

サービス提供元のピーシーアシストが入学日を調整し、メールにてご連絡いたします。

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受講開始

決定した入学日の開始時間10分前に教室にご来校をお願いします。ガイダンスを受けていただき、授業開始となります。

提供団体ORGANIZER

ピーシーアシスト株式会社が提供しております。

よくあるご質問Q＆A

複数名の受講は可能ですか？

可能です。複数名で受講される場合も、受講者一人ひとりの目的や理解度に合わせた個別指導をご提供いたします。
授業の予約やキャンセルの方法は？

受講者専用ページからお手続きいただけます。なお、予約・キャンセルともに前日まで受け付けております。
教室の併用はできますか？

全国どの教室でも併用利用が可能です。平日の夜は職場近くの教室、休日はご自宅近くの教室で受講いただくことも可能です。受講者の進捗状況は講師間で共有されているため、特別なお手続きなく全国どの教室でも専用ページから予約いただけます。
受講に期限はありますか？

講座ごとに受講期限を設けております。どの講座も週に2回以上のペースで、期限内に無理なく修了いただけます。もちろん、短期間で集中して通い、より早く修了することも可能です。

お問合せ・ご質問

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