Practical Introduction to Python Numerical Libraries
Python数値計算ライブラリ実践入門研修
Pythonで“数字の力”を味方に。現場で即戦力の分析スキルを最短習得！
Problem
この研修で解決できる３つの問題
数値データをExcelでは扱いきれない
統計処理のためにライブラリの選定と学習に時間がかかる
Python環境構築からつまずいて前に進めない
Offer
Python数値計算ライブラリ実践入門研修で
NumpyやPandasを使い、業務データの統計分析と可視化を自力で実現できる技術を習得！
Before
なにから始めればよいかわからず、ライブラリの選定や活用に時間を浪費している
After
基本ライブラリを自在に使いこなし、即座に数値処理・可視化を行えるようになる
Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipyなど、主要なPython数値計算ライブラリを活用できるようになることで、属人化しがちな分析作業を標準化・再利用化でき、業務効率が大きく向上します。報告資料や意思決定の質とスピードが格段に上がり、分析担当者に依存しない体制を構築できます。
Benefit
研修受講で期待できる変化
受講対象者のイメージ
- 必要な機能ごとにライブラリや方法を調査
- 試行錯誤でスクリプトを書く
- コードが属人化し再利用できない
期待できる効果
- 基本ライブラリを一貫して理解
- 汎用的な手法を使い、すぐに試せる
- 共有・再利用可能なスクリプトを構築
Pythonの数値計算ライブラリを体系的に習得することで、業務データの処理・分析が自力で行えるようになります。
開発スピードと精度が向上し、分析結果の可視化による社内報告や意思決定支援にも活用できます。
また、属人化しやすい分析手法を共通化することで、チーム全体のスキル底上げにも繋がります。
Training Detail
研修詳細
研修名
Python数値計算ライブラリ入門研修
研修概要
Pythonでの数値処理・統計計算・可視化に必要な4大ライブラリ（Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy）を、実習中心で基礎から学びます。環境構築から実務で使える演習まで、短期間で現場で活かせるスキルを身につけられる実践型研修です。
おすすめの
企業
- データ分析を内製化したい開発部門
- Python活用を進めたいが教育環境が整っていない
- 属人化せずチームで統一的な分析スキルを身につけたい
対象者
- Pythonの基本文法を理解し、業務に活かしたいと考える
- 若手～中堅エンジニア統計処理やデータ可視化をExcelから脱却したい業務担当者
- チームで共通言語としてPythonを活用したいマネージャー
研修のゴール
- Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipyの基本操作ができる
- 統計処理やデータ可視化ができるようになる
- 実務で使えるスクリプトを作成できる
- 演習を通じてデータの扱い方を体系的に理解する
研修
カリキュラム
詳しくはこちらをクリック ↓
【1日目】
- Anaconda、Jupyter、Spyderなど環境構築
- NumPy：配列操作、統計、行列演算
【2日目】
- Pandas：データ構造、集計、可視化
- Matplotlib：折れ線・散布図・棒グラフ・ヒストグラム
【3日目】
- Scipy：補間・フィッティング・最小二乗法
- 総合演習：気象データや統計データの可視化と分析
前提知識
スキル
- Pythonの基本文法（if文、for文、関数など）
- Jupyter Notebookを使用したことがあると望ましい
※お客様の知識・スキルに応じて研修レベルの調整が可能です。お気軽にご相談ください。
必要な
受講環境
- Anaconda（Python 3.8推奨）インストール済
- PCメモリ8GB以上、インターネット接続環境
日数
3日間
※お客様のご要望に応じてカスタマイズが可能です。お気軽にご相談ください。
関連情報
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