A251148:予備知識がなくてもできるようになる Pythonと生成AIによるデータ分析入門 | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:A251148(AI・Python データ分析)

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予備知識がなくてもできるようになる
Pythonと生成AIによるデータ分析入門

「データをどう読むか」「どう伝えるか」という視点も学べる

受講可能な形式：【Live配信】のみ

　本セミナーは、これからデータ活用を始めたい方、始めたばかりの方に向けた、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組めるデータ分析入門講座です。データ分析の簡単な自動化やレポート作成方法について、「実務ですぐ使える」をテーマに、演習を交えて解説します。

日時

2025年11月28日（金） 10:30～16:30

受講料(税込)

各種割引特典

55,000円 ( E-Mail案内登録価格 52,250円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について

定価：本体50,000円＋税5,000円

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　E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
　　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
　　※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
　　※他の割引は併用できません。

配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
　※開催2日前からを目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信

ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）

備考

※講義の録画・録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

得られる知識

・業務データ分析の一連のプロセスと考え方を理解できる
・Pythonの基本文法を習得し、業務データの加工や集計を自分で行えるようになる
・PandasやMatplotlibなどの代表的なデータ分析ライブラリの使い方を習得できる
・ChatGPTをはじめとする生成AIを活用して、分析作業やレポート作成の効率化ができるようになる
・業務データを用いて「現状把握」「課題発見」「要因探索」およびそれぞれの過程における「仮説」→「検証」のプロセスを理解し実行できる
・「分析ツールの使い方」だけでなく、「データをどう読むか」「どう伝えるか」という視点も習得できる

対象

・これから業務でデータ分析が必要になる方
・データ分析に興味があるが、プログラミング未経験の方
・これまでPythonやデータ分析で挫折経験がある方
・Pythonやデータ分析の敷居が高く感じていて学びを躊躇していた方
・Excelの次のステップとしてPythonを学びたい方
・ChatGPTなどの生成AIを業務に活用したいがどこから始めればよいか分からない方
・ビジネスでデータを活用したいと考えているが、統計や分析の知識に不安がある方
・社内のDX推進部門に所属しPythonやAIツールの基礎を知っておきたい方
・マーケティングや営業企画など、非エンジニア職でデータ活用の必要性を感じている方
・ Pythonや生成AIの基礎を体験し、自学習の足がかりにしたい学生・社会人
・将来的にデータアナリストやデータサイエンティストを目指している初学者の方

セミナーリクエスト

セミナー講師

XTX(株) 代表取締役　石井良平氏

セミナー趣旨

　本セミナーは、これからデータ活用を始めたい方、始めたばかりの方に向けた、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組めるデータ分析入門講座です。
　データ分析プロセスの全体像や分析者としてのマインドの話から始まり、業務で扱うデータを「見る」「整理する」「評価する」そして「見積り」と「発見」に使うための道具としてPythonを扱います。加えて、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用して、効率的に分析を進める方法も練習します。Pythonについても生成AIについても基礎から解説しますので、初学者の方も自信がない方も安心してご参加ください。
　データ分析と聞くとハードルが高く感じられるかもしれませんが、本セミナーでは「実務ですぐ使える」をテーマに、参加者自身が手を動かしながら基本操作を体験できる構成となっています。これにより、受講後には自分で業務データを扱い、簡単な自動化やレポート作成ができる状態を目指します。

セミナー講演内容

１．イントロダクション
　1.1 データ分析の流れ
　1.2 生成AIとプログラミング

２．Python入門：はじめてのデータ分析プログラミング
　2.1 Pythonの基本操作と開発環境の準備
　　(1) Google Colabの使い方
　　(2) 基本的な文法（変数・リスト・辞書など）
　2.2 データ分析に必要なライブラリの使い方
　　(1) NumPyによる配列の操作
　　(2) Pandasによる表データの読み込み・加工
　　(3) Matplotlib・Seabornによるグラフ作成など

３．ケーススタディ：業務データを使った分析体験
　3.1 売上データを使った分析プロセス
　　(1) データの読み取り
　　(2) データの確認
　　(3) 現状把握
　　(4) 今後の見積り
　　(5) 課題特定
　　(6) 要因探索
　　(7) 結果の整理と報告のまとめ
　　(8) データの結合/前処理/集計
　3.2 自然言語によるPythonコード生成
　　(1) プロンプトの工夫と試行錯誤の進め方
　　(2) 生成AIによるエラー処理
3.3 データ分析における生成AIの活用アイデア
　　(1) 分析仮説を深める
　　(2) データの要約・レポート作成
　　(3) 生成AIによってこの先データ分析はどう変わっていくか

４．まとめと今後のステップ
　4.1 振り返りと習得内容の整理
　4.2 今後の学習ステップと実務への応用アドバイス

□ 質疑応答 □

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