スキル詳細
Pythonの基礎と、頻出ライブラリが網羅されています。
Pythonの基本的な文法・関数
プログラミングをしていくうえで必要な基礎
オブジェクト指向
より少ないコードで処理を実現する技術・考え方
制御構文
条件分岐や繰り返し、例外処理などの制御構造
正規表現
文字列のパターンを表す式
シーケンス・セット
Pythonで頻繁に利用する制御方法
Matplotlib
グラフ描画のためのライブラリ
NumPy
配列を作成するためのライブラリ
Pandas
データ処理を高速かつ分かりやすく行うライブラリ
Pillow
画像を読み込むためのベースとなるライブラリ
scikit-learn
汎用性が高い、機械学習のライブラリ
sktime
時系列データの分析に特化したライブラリ
TensorFlow
Googleが開発したディープラーニングのライブラリ
カリキュラム詳細
※目安学習時間：約160時間
（未経験者が取り組む場合を想定しています）
| レッスンタイトル | 内容 | 時間 |
|---|---|---|
| 事前準備 / Pythonの基礎 | 学習環境の準備、簡単なPythonプログラミングを体験 | 11 |
| オブジェクトの基礎 | Pythonでは重要な基本要素である「オブジェクト」を学習 | 4 |
| 制御構文 | 特定の条件によって処理を分ける方法や、同じ処理を繰り返し実行する場合のプログラムの記述方法を学習 | 15 |
| シーケンス | データを順番に並べた「配列」のような概念、「シーケンス」について学習 | 15 |
| セットと辞書 | 自作の関数を作る方法を学習 | 10 |
| 関数の応用 | セットと辞書の使い方を学習 | 5 |
| オブジェクト指向プログラミング | Pythonで「オブジェクト指向」の概念を利用したプログラミングの記述方法を学習 | 10 |
| ファイルの読み書き | Pythonでテキストファイルを扱う方法を学習 | 5 |
| 正規表現 | テキストデータのパターンを表現する「正規表現」と言う技術を学習 | 5 |
| NumPyの使い方（数値計算） | 数値計算のライブラリ、NumPyを学習 | 5 |
| Pandasの使い方（データ解析） | データ解析が得意なライブラリ、Pandasを学習 | 5 |
| Matplotlibの使い方（グラフ描画） | グラフを描くためのライブラリ、Matplotlibを学習 | 5 |
| Pillowの使い方（画像加工） | Pythonのプログラム内に画像を読み込んで操作できるようになるライブラリ、Pillowを学習 | 5 |
| scikit-learnの使い方（機械学習） | 機械学習プログラムを作るためのライブラリ、scikit-learnを使って機械学習を体験 | 25 |
| 時系列データ分析 | ビットコインの価格を予測するプログラムの構築を通して、「時系列データの分析」について学習 | 10 |
| 深層学習 | 深層学習を使って画像の分類プログラムを作成 | 25 |
| 1 事前準備 / Pythonの基礎11時間 |
|---|
| 学習環境の準備、簡単なPythonプログラミングを体験 |
| 2 オブジェクトの基礎4時間 |
| Pythonでは重要な基本要素である「オブジェクト」を学習 |
| 3 制御構文15時間 |
| 特定の条件によって処理を分ける方法や、同じ処理を繰り返し実行する場合のプログラムの記述方法を学習 |
| 4 シーケンス15時間 |
| データを順番に並べた「配列」のような概念、「シーケンス」について学習 |
| 5 セットと辞書10時間 |
| 自作の関数を作る方法を学習 |
| 6 関数の応用5時間 |
| Pythonでは重要な基本要素である「オブジェクト」を学習 |
| 7 オブジェクト指向プログラミング10時間 |
| Pythonで「オブジェクト指向」の概念を利用したプログラミングの記述方法を学習 |
| 8 ファイルの読み書き5時間 |
| Pythonでテキストファイルを扱う方法を学習 |
| 9 正規表現5時間 |
| テキストデータのパターンを表現する「正規表現」と言う技術を学習 |
| 10 NumPyの使い方（数値計算）5時間 |
| 数値計算のライブラリ、NumPyを学習 |
| 11 Pandasの使い方（データ解析）5時間 |
| データ解析が得意なライブラリ、Pandasを学習 |
| 12 Matplotlibの使い方（グラフ描画）5時間 |
| グラフを描くためのライブラリ、Matplotlibを学習 |
| 13 Pillowの使い方（画像加工）5時間 |
| Pythonのプログラム内に画像を読み込んで操作できるようになるライブラリ、Pillowを学習 |
| 14 scikit-learnの使い方（機械学習）25時間 |
| 機械学習プログラムを作るためのライブラリ、scikit-learnを使って機械学習を体験 |
| 15 時系列データ分析10時間 |
| ビットコインの価格を予測するプログラムの構築を通して、「時系列データの分析」について学習 |
| 16 深層学習25時間 |
| 深層学習を使って画像の分類プログラムを作成 |
研修の成果物
Pythonの文法とライブラリを基礎から学び、機械学習プログラムを開発します。
自己紹介プログラム
Pythonのプログラムの基本を習得
身につくスキル
学習環境の準備／オブジェクトの基礎／Pythonの基本的な文法・関数
糖尿病の進行状況予測プログラム
分類と回帰、2種類の分析方法について習得
身につくスキル
scikit-learnの使い方／オブジェクトとメソッド／条件分岐・繰り返し
犬と猫の画像分類プログラム
深層学習を使った画像分析
身につくスキル
tensorflowの使い方／深層学習プログラムの作り方
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お問い合わせお気軽にお問い合わせください。
挫折させない学習サポート
受講スタイル
オンライン完結のカリキュラム
複数拠点やリモート勤務でも学習しやすい
学習時間は自由に設定可能
業務スケジュールに合わせて進めることができます
能動的に学ぶ姿勢・質問力が
身に付く
身に付く
配属先でも自ら行動できるように成長させます
マンツーマンサポート
パーソナルメンターとの
定期的なメンタリング
定期的なメンタリング
1対1で、受講生に合わせたフォローを実施
自分のタイミングで質問できる
チャットサポート
チャットサポート
不明点を納得するまで質問ができる
回数無制限の課題レビュー
合格するまで何度も添削が受けられ、確実に身につく
マンツーマンサポートについて、
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学習サポート詳細詳しく知りたい人はこちら
最適な研修を叶える2つのオプション
学習内容・期間・学習形態
オーダーメイドが可能
オーダーメイドが可能
研修の内容は様々なニーズに合わせたオーダーメイドが可能です。
研修状況・結果を可視化する
マネジメントシステム
マネジメントシステム
学習進捗をいつでも確認できる管理機能をご利用いただけます。
900社、10万人を超える教育実績
導入事例
弊社研修を導入していただいた企業様の事例をご紹介。
キリンホールディングス株式会社
iPhoneアプリ Swift研修受講
アプリ開発体制を構築してPoCを行うアジャイル開発を牽引していく若手メンバーを育成！
Before
簡単なアプリを社内で開発できず、外部に委託する際に対等な議論ができない。
After
受講生全員が事業に関連するオリジナルアプリを完成！アプリ開発の工数見積の感覚も定着！
株式会社ミロク情報サービス
Git研修、C#研修、Python研修、AI研修、Kotlin研修
80名以上の社員向けに多様なコースを展開！幅広く技術的、実務的なスキルを習得した背景
Before
コロナ禍のため集合型研修ができない。実際に手を動かすことができる研修を行いたい。
After
6つの研修を実施。受講で得た知識を実務に活かせるようになったと実感！
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社
PHP/Lravel、Python、はじめてのプログラミング研修受講
新卒社員研修でOJTで教えることが困難になり、オンラインプログラミング研修を導入！
Before
プログラミング知識がバラバラで社内リソースがなくスキル定着が困難。
After
社内リソースを用いることなく、未経験者でも実務に活かせるスキルを習得。