Pythonプログラミング基礎研修　概要

新入社員や未経験者中途社員向けの研修です。

Python言語でのプログラミングの基本を学習と、さらに、Web技術、SQLの基本を学び、
Webアプリケーションの作成体験を通じ、IT基礎技術を身につける講座です。

日数

2６日間

カリキュラム詳細

1.Python基礎(4日間)

Pythonの基本文法を理解し、基本的な
プログラムが独力で促成できるように なることを目指します。

  1. Python概要 2
  2. 環境
  3. 基本文法
  4. 制御文
  5. データ型
  6. 関数
  7. モジュール
  8. ファイル入出力
  9. クラス
  10. 標準モジュール
  11. pip

2.SQL基礎(2日間)

データベース操作言語であるSQLの利 用方法とPythonから
DBアクセスの手 法について学びます。

  1. データベースの基礎 2. RDBとSQL
  2. 表の作成
  3. SELECT
  4. INSERT
  5. UPDATE
  6. DELETE
  7. トランザクション
  8. PythonからのDBアクセス

4.Webスクレイピング(2日間)

HTTP通信の仕組みを理解した上で、 HTMLを解読しながらスクレイピングする
方法体験します。また、最近多く利用されているWebAPIの使用法を学びます。

  1. スクレイピング
  2. インターネットアクセス
  3. バイナリファイルの収集
  4. Webスクレイピング
  5. WebAPI

4.データ分析基礎(2日）

データ分析や解析に必要な、Pythonライブラリの使用方法を紹介します。Numpy、Pandas、matplotlib、Scipyのライブラリを使いデータ分析の基礎を学びます。

1.Python開発環境
2.matplotlib
3.Numpy
4.Scipy
5.Pandas

5．Python統計解析(2日間）

Pythonプログラミングでの統計解析の手法を学びます。データの集計可視化や基本統計の確認、点推定、区間推定、統計的仮設検定を行う方法を紹介します。機械学習やディープラーニングでのデータを読み解く基本となる統計解析を方法を学びます。

1.データ解析
　1.1 基本統計量
　1.2 度数分布
　1.3 中央値
　1.4 分散と標準偏差

2.正規分布
　2.1 一般正規分布
　2.2 確率密度関数
　2.3 大数の法則
　2.4 点推定

3.標本と母集団
　3.1 区間推定
　3.2 母集団の比の推定

4.独立性の検定
　4.1 カイ２乗検定
　4.2 t検定

5. 分散分析
　5.1 １要因の分散分析（対応なし）
　5.2 １要因の分散分析（対応あり）
　5.3 2要因の分散分析（対応なし）
　5.4 2要因の分散分析（対応あり）

6. 回帰分析
　6.1 線形回帰
　6.2 線形重回帰
　6.3 非線形回帰

6.誰でもわかる機械学習・AI入門（1日間）

人工知能とはどの様に発展してきたか、またどのような仕組みなのかを学びます。
現在の技術の主流であるディープラーニングについて仕組みを理解します。
人工知能で実現できること出来ないことを理解します。また人工知能を開発するために必要な事項も解説いたします。

1. AI とは 
2. 教師あり学習 　
3. 教師なし学習 
4.評価
5.ディープラーニング
6.AIの実用例

6. 機械学習入門（3日間）

機械学習を始めて学ぶ方向けの講座です。Pythonによるデータ処理の基本、可視化の方法から機械学習の実践まで人通り学べます。この講座を受講することで機械学習の基本的な方法をマスターすることができます。

  1. 機械学習とは
  2. scikit-learn
  3. 簡単な回帰と分類
  4. 特徴量
  5. 評価
  6. 教師あり機械学習
  7. 教師なし機械学習
  8. アンサンブル学習

7.データ前処理（１日間）

データ分析、機械学習やディープラーニングを行う場合、データの前処理がとても重要です。様々なデータソースに蓄積された、生データに含まれるノイズや誤差と除去したり、扱い易い形へ変換する手法を本講座で紹介します。

1.はじめに
2.機械学習におけるデータの重要性
3.OpenCVによる画像処理
4.Pandasによる前処理

8. ディープラーニング(2日間）

Google社が開発したディープラーニング用のライブラリTensorFlowの基本的な使い方を解説します。ディープラーニングの基本的な仕組みから、画像分類や文書データの自動分類を題材として、より実践的なTensorFlowの使用方法をマスターします。演習課題を用意しておりますので、実際に手を動かすとこでディープラーニングの技術の理解が深まります。

  1. 環境及び初期設定
  2. Tensorflow基本
  3. パーセプトロン
  4. ニューラルネットワーク
  5. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN)
  6. リカレントニューラルネットワーク（RNN)
  7. オートエンコーダーによる異常検知
  8. CAEによるノイズ除去
  9. 転移学習
  10. GAN
  11. TensorFlow実践(テキストの自動分類)
  12. 画像の水増し
  13. TensorflowHub

5.Flask入門(２日）

PythonによるWebアプリーション構築 方法をマスターします。
Flaskとデータベースを利用したWebアプリケーショ ンの作成方法を学びます

  1. Flask概要
  2. 環境の作成
  3. プロジェクトの作成
  4. ルーティング
  5. テンプレート
  6. DBアクセス
  7. セッション管理
  8. CRUDアプリケーションの作成
  9. ユーザ認証

Python言語での単体テスト方法、デバッ クの方法を学びます。
また、コーディング 規約の重要性もこの講座学びます。

7.総合演習(5日)

  • 機械学習・ディープラーニングシステムを作る
  • データセットの収集
  • データの観察、異常値・外れ値の処理
  • データの前処理
  • アルゴリズムの選択と学習、モデルの保存
  • モデルを利用したWebアプリの開発

研修形式

  • オンライン形式（最低お申込み1名様から）
  • オンサイト形式も可

研修の特徴

  • 各単元にて小テストを実施し理解度のチェックします。
  • 受講生と講師とのコミュニケーション手段としてSlackを使用します
  • 全講義を録画しますので、欠席時や復習に動画で見直すことができます。
  • 研修終了時には受講生の理解度、受講状況などをまとめて報告書を作成いたします。