人工知能・機械学習の教育コンサルティング

システム自動化セミナー

『Pythonで情報整理を圧倒的に効率化しよう』
Python入門からデータ整理・可視化、Webアプリケーション作成、Webサーバーへの実装まで実務でよく使う機能に厳選した内容を講師と一緒にプログラミングしながら学びましょう。

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セミナー概要

時間・料金

7時間(9:30 – 17:30)×2日間
個人料金:50,000円 法人料金:80,000円
※いずれも税込み料金

スケジュール

・11/18(土)・11/19(日)  9:30 – 17:30 @ キカガク池袋オフィス
・12/2(土)・12/3(日)  9:30 – 17:30 @ キカガク池袋オフィス

講座難易度

・数学 -
・プログラミング ★☆☆

特徴

・Pythonを使用して、データ整理を中心に作業効率化を身につけられる内容です。
・ビジネスサイド、エンジニアサイド問わず、実務の多くで使える知識を手を動かしながら習得できます。

対象

・システム自動化により身の回りの作業を効率化させたい方
・機械学習を勉強する前にPythonを身につけておきたい方

ゴール

・Pythonの文法を把握する
・Pythonに必要なライブラリがインストールできるようになる
・CSVデータの集計(統計量の計算)ができるようになる
・データをわかりやすく可視化ができるようになる
・データの異常を発見できるようになる
・データの欠損値を補完できるようになる
・自動でデータ収集ができるようになる
・他の人が可視化した結果をWeb経由で見られるようになる

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スケジュール

1日目 データ集計の生産性を上げよう

時刻 トピック 内容
9:30 – 10:00 イントロダクション
  • セミナー紹介
  • 自己紹介
10:00 – 11:00 プログラミングとは?
  • プログラミングの種類
  • プログラミング言語の紹介
  • Pythonの紹介
11:10 – 12:00 Pythonを速習しよう
  • Pythonのコードを書いて実行しよう
  • Pythonを実行する3種類の紹介
  • Jupyter Notebookでインタラクティブに確認しよう
  • 変数(数値、文字列)を理解しよう
12:00 – 13:00 お昼休み お弁当を支給
13:00 – 14:30 書類を高速に処理しよう
  • Pythonの外部ライブラリをインストールしよう
  • CSVファイルの読み込み
  • スプレッドシート内の入力間違いを自動で検出しよう
  • 入力が欠損している値を自動で補おう
  • 平均や標準偏差の統計量を計算しよう
14:40 – 16:00 データを可視化しよう
  • 棒グラフをプロットしよう
  • 円グラフをプロットしよう
  • ヒストグラムをプロットしよう
16:10 – 17:30 実践課題
  • 整頓されていないアンケート結果を整理しよう

 

2日目 データ収集からデータ整理まで自動化しよう

時刻 トピック 内容
9:30 – 10:10 データ収集の基礎
  • HTMLの構造とWebスクレイピングの紹介
  • 必要なライブラリのインストール
10:30 – 12:00 データ収集の応用
  • 静的なページからのデータ収集
  • 動的なページからのデータ収集
  • フォームに入力する
  • ボタンを押す
  • ログインする
  • Webページから自動的に収集して、可視化しよう
12:00 – 13:00 お昼休み お弁当を支給
13:00 – 14:30 Webアプリケーションを作ろう
  • PythonのWebフレームワーク(Flask)
  • HTML, CSS, JavaScript
  • Chartjsによる可視化の練習
14:40 – 16:10 サーバーにアップロードしよう
  • Herokuを使用したサーバーへのデプロイ
16:20 – 17:30 データ収集を定期的に行おう
  • 定期的にデータを更新できる仕組みを作ろう

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セミナー内容紹介

1時限目:プログラミングとは?

Pythonを初めて使う人向けに簡単な機能紹介と、機械学習でよく使用する機能について紹介していきます。

プログラミングが初めての方向けに、プログラミング言語を選ぶ基準や、なぜPythonを使用するのかといった理由から解説をはじめていきます。
人工知能(AI)や機械学習で注目を集めているデータ解析ではメインで使用されるといった背景もある上、Webアプリケーションも作ることができる万能なプログラミング言語がPythonです。
さらに、初心者にも習得が非常に容易であり、まさに本セミナーで初めての方が学ぶためにピッタリです。

また、Pythonでは実際の実務におけるどのようなことを実装することができるのかを事例を用いて具体的に紹介していきます。

  • プログラミング言語の紹介
  • Pythonのライブラリ紹介
  • Pythonにできることは?

2時限目:Pythonを速習しよう

Jupyter Notebookというデータ解析や初心者のプログラミングにぴったりであるPythonの実行環境を使用して、実際にプログラミングを組むための基礎知識を習得していきましょう。
講師と一緒にプログラミングを打ってため、わからない点はすぐに質問することができ、初めての方でも安心です。

また、単なるPythonを学ぶのではなく、本セミナーで使用する実践的なタスクに必要なPythonの文法のみを学ぶため、Python本を読んで独学するよりも、遥かに学習効率が高いことが本セミナーの特徴です。

  • Jupyter Notebookとは?
  • Pythonを速習
  • 変数
  • 複数の変数を扱う(リスト、タプル、辞書)
  • 基本構文(for文、if文、関数、クラス)

3時限目:書類を高速に処理しよう

Pythonの外部ライブラリであるpandasを用いてデータの扱い方をマスターしていきます。
Pythonで書類を処理できるようになると、複雑な処理を何度も繰り返す場合、Excelで処理するよりも数倍〜数百倍高速に処理することができます。
また、Excelよりも遥かに柔軟性の高い操作も可能なため、実務に直結する内容となっています。

  • pandasとは
  • CSVファイルの読み込み
  • スプレッドシート内の入力間違いを自動で検出しよう
  • 入力が欠損している値を自動で補おう
  • 平均や標準偏差の統計量を計算しよう

4時限目:データを可視化しよう

実際のアンケートで得たデータをもとに、どのようにデータを整理し見やすいグラフを表示するのかを習得します。
ファイルを読み込み、即時プロットできるという例は稀であり、プロットする前にどのように前処理を施すのかという点が実務では非常に重要であり、この前処理にも力を入れて解説していきます。

  • アンケートデータの構造
  • CSVファイルを読み込む
  • データの整理(前処理)
  • 円グラフをプロットしよう

5時限目:Webスクレイピングに挑戦しよう

Webから自動で情報を収集してくるテクニックをご紹介します。
機械学習を含めたデータ整理にはデータ収集のテクニックが非常に重要であり、このスキルを身につけることができれば、身の回りの自動化を非常に楽に行うことができます。
PythonでのWebスクレイピングのスタンダードであるSeleniumを使用したスクレイピングをご紹介します。
また、スクレイピングの技術だけでなく、スクレイピングの際の前提知識となるHTMLの構造を含めたWebの知識から解説するため、初めての方もご安心ください。

  • Webスクレイピングの環境構築
  • Webページの基礎知識
  • HTML、CSS、Javascriptとは?
  • Seleniumの基礎
  • URLを指定してページに自動的にアクセスしよう
  • ボタンを自動的にクリックしよう
  • フォームにテキストを自動的に入力しよう
  • ページ内の文字等の情報を自動的に取得しよう

6時限目:Webアプリケーションを作ろう

大勢の方が使える形に落とし込むことも実務では大きな役割を持ちます。
そこで、Pythonが得意とするWebアプリケーション作成の機能も学び、自分以外でも使える形に仕上げてみましょう。

  • HTML入門
  • PythonのWebフレームワークであるFlaskを学ぼう
  • ChartJSを使った可視化アプリケーションを作ろう
  • データベースを使用して、データを保存できるようにしよう

 

7時限目:サーバーにアップロードしよう

Webアプリケーションの開発では、お手元のPC(ローカル)で行いますが、実際に他の人がアクセスするためには、サーバーと呼ばれる24時間稼働しているコンピュータ上へプログラムを配置(デプロイ)する必要があり、ここまでができて初めて一つの形になります。
しかし、このサーバーへのアップロードはLinuxの知識も必要となり、難易度がぐっと上がり、ある程度の経験と慣れが必要となります。
そこで最近では、Herokuと呼ばれるPaaS(Platform as a Service)を使用することで、サーバー構築の必要がなく、簡単にアプリを実行することを選択することが多くなってきました。
このHerokuを使用して、他の人に作成したアプリケーションを公開できるようになりましょう。

  • Herokuとは?
  • Herokuのアカウント作成
  • Herokuの環境構築
  • Herokuへアップロードするための設定
  • Gitを使おう
  • Gitを使用したHerokuへのアップロード
  • 公開されているか確認しよう

8時限目:データ収集を定期的に行おう

データ収集のプログラムは毎日定期的に実行したいケースが多く、そのためにはサーバー側で定期実行のプログラムを作成してセットしておく必要があります。
しかし、こちらもサーバー側の処理であるため、初心者にはハードルの高い技術となります。
そこで、Webアプリケーションの公開に使用したHerokuの一機能であるHerokuスケジューラーを使用して、サーバー側の知識が不要で作成できる定期実行タスクを作成します。

  • Herokuスケジューラの設定
  • Pythonのタスクをアップロード
  • プログラムの定期実行を行おう

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