社会人のためのPython活用術

この講座の内容は、Pythonを使ったデータ活用技術の習得に焦点を当てています。以下に、各編の目次とその内容を概要にまとめます。

入門編：PythonとJupyter Notebookの基本

1. Pythonのインストール

   • Pythonをインストールする方法
   • Anaconda（Pythonのディストリビューション）の選択とインストール

2. Jupyter Notebookの起動方法

   • Jupyter Notebookを開き、基本的な操作を学ぶ

3. Jupyter Notebookに慣れる

   • コードの実行、データの入出力、マークダウンを使った記述の方法

4. 電卓代わりの計算ツール

   • Pythonで簡単な計算を行う方法

5. マークダウンの使い方

   • ドキュメントや報告書を作成するためのMarkdownの基本

6. 演習問題

   • 理解した内容を実践し、確認するための問題

基礎編：Pythonのプログラミングとデータ処理

1. 少しだけプログラミング

   • Pythonのスクリプトの書き方

2. 基本的なデータ型（整数、浮動小数点数、文字列、真偽値）

   • データの種類とその操作方法

3. 配列データ（リスト、タプル、辞書）

   • リストやタプル、辞書の使い方とその違い

4. 組み込み関数

   • 一般的な操作を行うためのPythonの関数の使用方法

5. 高機能ライブラリー（NumPy、pandas、matplotlib）

   • NumPyでデータ配列を効率的に扱う方法
   • pandasでデータの読み込み、操作、解析を行う方法
   • matplotlibでグラフやプロットを作成する方法

6. データ分析の基礎

   • 実際のビジネスデータを分析し、洞察を得る方法

7. 演習問題

   • 学んだスキルを応用し、より複雑なデータ分析を行う問題

活用編：ビジネスデータの活用とアナリス

1. ビジネスデータの作法

   • 実際のビジネスデータを集め、整理する方法

2. ライブラリーの使い方

   • 専用のデータ分析ライブラリー（NumPy、pandasなど）のさらに詳細な使用方法

3. 高機能ライブラリー（NumPy、pandas、matplotlib）

   • これまで学んだ知識を活かして、より高度なデータ操作や視覚化を行う方法

4. データ分析の基礎

   • データから情報を抽出し、洞察を提供する方法

5. 演習問題

   • 実際のビジネスデータを用いて、分析とグラフ化を行う問題

この講座を通じて、Pythonを使ったデータ活용技術に精通し、あなたの業務やプロジェクトにおけるデータ解析や分析能力を大きく向上させることができます。Anacondaの無償利用条件に注意し、全てのレクチャー内容を自分のPCで実践することで、実際の業務においても効果的に活用できるようになります。