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Python環境構築入門
Windows10でPythonを利用する環境構築が私にもできた!

Python環境構築

​学習目的

​WindowsでPython環境を構築する / Pythonのインストール、ツールを使って実行環境を整える / Visual Studio Code使って環境インストール / anacondaツールのインストール

​講師

代田 佳子

これからWindows環境でPythonプログラミングを始める方

​前提知識

特に必要ありません。

学習対象者

概要

Windows環境でPython環境(Python.jpからDL/Visual Study Code /Anaconda)を整える。Jupyter Notebook等を使って実行環境の整え方を実際の画面操作と解説を通じて習得できます。

​目次

▶全1時間

1章 Pythonのインストール
2章 Pythonの実行
3章 Anacondaを使ってツールの準備
4章 Jupyter Notebookを利用しPythonを実行
5章 Google Colab やSpyderを利用する
6章 まとめ -Pythonの学習を進めるにあたり-

 

Python入門 1 
構文の基本を理解し制御フローツールを使えるようになる

Python入門

​講師

代田 佳子

Pythonの制御構造について理解する

​学習目的

​前提知識

特に必要ありません。

学習対象者

概要

これからWindows環境でPythonプログラミングを始める方

チュートリアルを使ってPythonのプログラミングの基本となる構文を習得します。制御構造について実践的な演習操作と解説で理解することによりPythonプログラミングができるようになります。

▶全1時間35分

1章 "値"を入力し変数に取り組む
2章 変数の使い方を理解する
3章 複数の値を扱う配列の理解
4章 関数を使った配列の基本的な使い方
5章 変数と配列の利用
6章 順次構造/制御フローを理解する
7章 if文/for文/while文の利用
8章 制御構造の解説

​目次

 

Python入門 2
関数を体得しライブラリを使えるようになる

Pythonの制御構造を学習する

​講師

代田 佳子

​学習目的

​前提知識

特に必要ありません。

Pythonの制御構造について理解しライブラリを使えるようになる

Python入門1を学習した方

Pythonに関する関数、例外処理、ライブラリを理解してクラスやオブジェクトを実践的な画面演習と解説により習得することができます。

学習対象者

概要

▶全1時間40分

1章 関数の理解 
2章 引数の理解
3章 関数を呼び出す
4章 エラー/例外処理 1
5章 エラー/例外処理 2
6章 標準ライブラリの理解
7章 外部ライブラリの利用
8章 Nampyを使って配列を操作
9章 クラス変数、インスタンス変数

​目次

 

Pythonデータ分析
Pythonを使ってデータ分析を行なっていく

Pythonを使ったデータ分析

​講師

代田 佳子

​学習目的

​前提知識

Pythonに関する基本的な理解

Pythonで機械学習を行うためベースとなるデータを理解し整理する力を養う

Python入門1・2を学習した方、またはPythonについて基本的な理解がある方

学習対象者

機械学習プログラミングを行う前に「データ」が、今どういった状況にあるのかを判断する力が必要となります。
データの持つ意味やパターンを判断することで予測するという機械学習プログラミングの基本的な力をつけます。
PandasやMatplottlibを理解し需要予測を行ないグラフ化を行なうことを学習します。

概要

​目次

▶全1時間50分

1.Pandasを使ってデータを扱う
2.ファイルを読み込みデータの内容をみて任意の位置を取得、変更する
3.条件に基づく値での絞り込みを行う
4.データフレームに列や行を追加、削除する
5.特定の条件に基づき値が合致したものを結合や修正をする
6.平均気温と販売本数の相関を確認する
7.notebookツールを利用する
8. データフレームを作り、様々な修正を行う
9. matplotllibを使って折線グラフ等を作る 

Pythonデータ分析

Scikit-learnで機械学習

 

​講師

代田 佳子

​学習目的

​前提知識

Pythonに関する基本的な理解

Scikit-learnを理解し需要予測ができる力を養う

Python入門1・2を学習した方、またはPythonについて基本的な理解がある方

学習対象者

Python Scikit-learnで機械学習では気温や降水量をもとにした清涼飲料水の需要予測を行いながら説明変数、目的変数を理解しmatplotlibを使って作図を行うなど、実践的な内容となっております

概要

​目次

▶全2時間52分

1. 機械学習を行う前に基礎理解
2.  分割の仕方
3.  コードの実行
4.  Matplotlibを使って作図を作る
5.  パラメータの最適化
6.  決定木、木構造
7.  グラフにて可視化する
8.  ランダムフォレスト
9.  評価の指標
10.特徴変数
11.パラメータの調整
12.グラフビジュアライズを使って可視化させる

​講師紹介

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代田 佳子

Oracleデータベース、Java、Pythonに知見が深くインストラクターとしても数々の受賞歴を持つ。「オラクルマスター教科書」シリーズ(翔泳社)など著書多数