2025年08月27日（水）
10:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
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XTX(株) 代表取締役 石井 良平 氏
【講師プロフィール】
10年以上、データ分析・統計学・機械学習などデータサイエンスの業務活用、データ活用/DXについてのアドバイスとコンサルティング、大学・シンクタンクにおける研究でのデータ解析のサポートに携わってきました。
現在は法人向けにデータサイエンスの諸分野についての研修や1on1の形でのデータ分析トレーニングを実施しています。個人レッスンで教えた人数は300人以上、セミナー受講者累計は数千人程度になると思います。
沢山の受講者を見てきた中で発見した、「共通して躓きやすいポイント」を徹底的にわかりやすく説明すると共に、「多くの人にとって即役立つテクニック」を紹介します。
非会員：
55,000円
（本体価格：50,000円）
会員：
49,500円
（本体価格：45,000円）
学生：
55,000円
（本体価格：50,000円）
会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
・1名49,500円（税込）に割引になります。
・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。
・10名以上で申込される場合は大口割引がございます。
お気軽にメールでご相談ください。info@rdsc.co.jp
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よくある質問
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、
こちら からミーティング用Zoomクライアントを
ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）
セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
ついては
こちら をご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
ください。
・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
・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
・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
・業務に関連するデータを用いて「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
本セミナーでは、これからデータ活用を始めたい方に向けて、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内容で構成されています。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」に使うための基礎技術としてPythonを用います。
加えて、今話題の生成AI（ChatGPTなど）を活用して、効率的に分析を進める方法も習得します。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「実務にすぐ使える」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。
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
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）ChatGPTにエラーを相談する方法
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
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】
データ分析,Python,生成AI,データ活用,セミナー
