社会人のためのPython活用術
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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社会人のためのPython活用術

PythonとJupyter notebookによってオフィスワーク改革を推進します。プログラミング未経験の初心者でも大丈夫です。ExcelおよびVBによるオフィス・レガシーから脱却します。データサイエンス時代の業務改革です。
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Created by 大内 雅晴
Last updated 5/2020
Japanese
Current price: $139.99 Original price: $199.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 9.5 hours on-demand video
  • 51 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • 日々のオフィス業務にPythonを活用して効率化と高品質化
  • Jupyter notebookによる業務の標準化
  • Excel、VBなどのオフィスレガシーからの脱却
  • 普通の業務から統計・データ分析へのスキルアップ
Requirements
  • 基礎的なパソコンの操作方法を習得していること
  • ウェブブラウザーを使用できるPC環境があること
  • Pythonのインストールから環境設定についてはWindows10を前提とします
  • プログラミング経験が無くても大丈夫です
Description

この講座は、Pythonを一般のオフィス業務に活用することを目的としています。ここで目指すゴールはデータサイエンスではなく、普通の社会人がPythonとJupyter notebookを活用して、普段の業務を画期的で生産的な方法に革新することです。

オフィス業務では同じような作業を毎日繰り返しています。しかし、全く同じ作業の繰り返しではなく微妙に変化しているので、自動化することもままなりません。プログラミングスキルのある人はVisual Basicを使って効率化を図ろうとしますが、他の人が中身を修正することができないオフィスレガシーと化してしまいます。このような環境を打破するために私たちはPythonとJupyter notebookを利用することを提案します。

注目すべきは、Jupyter notebookの文書化能力Pythonのデータ処理能力です。これらを普段の業務の中の中核的な技術として活用します。すなわち、普通のオフィス業務をJupyter notebook上で行うことによって会社の上司・部下・同僚にも理解でき引き継ぐことも可能な作業の標準化を目指します。そのために必要なスキルの学習を行います。

この講座の対象者は、普段オフィス業務を行っている普通の会社員です。スキルの前提条件は、普段パソコンで表計算ソフトやワープロ文書を作っているようなレベルです。プログラミングの経験は不要です。日々行っている単純な計算は、電卓で行うとキーの打ち間違いを後から見つけることは検算に頼るしかありません。表計算ソフトも便利ですが、たくさんの作業を表計算ソフトで行っていると、数週間前の作業をどのファイルで行ったか分からなくなります。このような計算の処理をPythonで置き換えた場合、難しいプログラムを作成する必要はありません。ですから、本当に簡単なプログラムを作れるようになれば、それだけで今までの作業が画期的に改善できます。この講座では、そのための学習カリキュラムを用意しています。

この講座は、入門編・基礎編・活用編の三部構成になっています。入門編では、Pythonの環境を構築し、Jupyter notebookに慣れることを目標にします。入門編をマスターしただけでも、仕事への適用ができます。むしろ、この段階から積極的に仕事で活用しながらスキル習得を促進することをお勧めします。

基礎編では、Pythonについてしっかり学習します。基礎編を学習するとPythonについての一通りの知識とスキルを身に付けることができます。特に学習方法は、ビデオで紹介した内容をそのままご自身のパソコンで追体験します。全ての学習内容に対して、Jupyter notebookで実行するためのipynbファイルを提供しています。それらのファイルをダウンロードしてハンズオンとしていますので、見て聞くだけのレクチャーではなく、実際に体験するレクチャーとなっています。

活用編では、データ活用を目指した内容となっています。現実の業務においては、単発の計算を行うというよりも、まとまったデータを扱うデータ処理が大きな割合を占めます。そこで、データ処理を前提とした高機能ライブラリーを活用するためのレクチャーとなっています。そこでは簡単な統計も行います。嬉しいことに、ここで学習する高機能ライブラリーはデータサイエンスで標準的に使われているものです。実は、これらを普段の業務で使うことによって、自然とデータサイエンスの入口に立つことができます。

【目次】

入門編:

  • Pythonインストール
  • Jupyter notebook起動方法
  • Jupyter notebookに慣れよう
  • 電卓代わりの計算ツール
  • マークダウンの使い方
  • 演習問題

基礎編:

  • 少しだけプログラミング
  • 基本的データ型(整数,浮動小数点数,文字列,真偽値)
  • 配列データ(リスト,タプル,辞書)
  • 組み込み関数
  • プログラム制御
  • 関数の自作
  • プログラム解読
  • 演習問題

活用編:

  • ビジネスデータの作法
  • ライブラリー
  • 高機能ライブラリー(NumPy,pandas,matplotlib)
  • データ分析の基礎
  • 演習問題

この講座ではPythonのディストリビューションであるAnacondaを使ってインストールすることからスタートします。そして全てのレクチャー内容についてJupyter notebookの文書であるipynbファイルを提供しています。ビデオをご覧いただいた後で、必ずipynbファイルをダウンロードして、ご自身のパソコンで追体験してください。手を動かすことによって学習効果を確実なものとします。

Pythonは機械学習や人工知能を実現するためだけのプログラミング言語ではありません。PythonとJupyter notebookをマスターしてオフィスワークに革命を起こしましょう。

Who this course is for:
  • 一般的なオフィス業務を行っている社会人
  • ExcelやVBなどのユーザー
  • オフィス業務を効率的かつ高品質に改善したいと思っている方
  • 将来的には創造的な仕事に就きたいが,その手前の基礎スキルを身に付けたい方
Course content
Expand all 62 lectures 09:24:18
+ 入門編:はじめに
3 lectures 12:45

一般の社会人がPythonを学習する目的と活用のゴールイメージを明確にします.

Preview 04:34

PythonとJupyter notebookを活用したオフィスにおける新しいワークスタイルのデモです.

Preview 03:46

この学習カリキュラム全体のロードマップを提示します.

Preview 04:25

本講座の目的および概要についての理解について確認します.

本講座の目的についての確認
2 questions
+ 入門編:環境セットアップ
3 lectures 10:31

有力なディストリビューションであるAnacondaを用いてインストールします.環境セットアップに関しては,Windows10を前提として説明します.

Pythonインストール
02:58

Jupyter notebookの起動方法,終了方法を説明します.

Preview 01:41

Jupyter notebookのホームディレクトリーの変更,Webブラウザーの変更オプションです.この処理はオプションですので、省略しても問題はございません。

(2018年2月12日,2月27日:ビデオを修正しました.修正内容:Script → Scripts ,User→Users)

設定の変更オプション
05:52

Pythonの環境設定について確認します.

Pythonの環境についての確認
2 questions
+ 入門編:Jupyter notebook
3 lectures 37:48

Jupyter notebookの基本的な使い方について解説します.

Jupyter notebookに慣れよう
08:03

JupyterNotebookでのPythonを使った簡単な計算方法について説明します.

添付してあるzipファイルをダウンロードして展開し,ファイルをご自分のJupyter notebookのフォルダーに置いてください.これを使って実際に操作しながら学習できます.

電卓代わりの計算ツール
19:08

Markdownセルの使い方を概説します.

添付のzipファイルに学習用のIPython notebookファイルとイメージファイルが同梱されています.ダウンロードしてご自分のJupyter notebookのフォルダーに展開してください.これを使って学習します.

マークダウンの使い方
10:37
+ 入門編:演習
2 lectures 14:57

添付資料をダウンロードしてください.そこに掲載されている課題をJupyter notebookにて実施してください.

Preview 01:14

演習問題の解答です.ビデオをご覧いただいた後に,添付資料をダウンロードしてご確認ください.zipファイルには実際のipynbファイルが入っていますので,解凍してご自分のJupyter notebookで実行できます.

入門編の演習解答
13:43
+ 基礎編:Pythonプログラミング
1 lecture 07:30

基礎編でどのようなことを学習するかを説明します.そして,学習した暁にご自身で作成できるPythonのプログラム例をご覧いただきます.

少しだけプログラミング
07:30
+ 基礎編:基本的データ型
5 lectures 23:13

Pythonの基本的データ型である整数,浮動小数点数,文字列,真偽値について説明します.

学習内容は,この後の4つのビデオにわかれていますが使用するipynbファイルは一つです.ここに添付してありますので,必ずダウンロードしてご利用ください.

基本的データ型
03:33

基本データ型であるint型(整数)について学習します.

int型(整数)
05:43

基本データ型であるfloat型(浮動小数点数)について学習します.

float型(浮動小数点数)
04:19

基本データ型であるstr型(文字列)について学習します.

str型(文字列)
06:35

基本データ型であるbool型(真偽値)について学習します.

bool型(真偽値)
03:03
+ 基礎編:配列データ
4 lectures 35:30

この後に続く配列データの3本のビデオ(リスト,タプル,辞書)で使用するipynbファイルが添付してあります.必ずダウンロードしてご利用ください.

配列データ
02:42

配列データとして最も一般的であるリスト配列について説明します.

配列データ/リスト
16:33

一旦定義した値が変更されないタプル配列について説明します.

配列データ/タプル
05:10
配列データ/辞書
11:05
+ 基礎編:組み込み関数
10 lectures 30:23

組み込み関数を学習するためのIPython notebookファイルを添付してあります.必ずダウンロードして,実際に体験しながら学習してください.

組み込み関数
02:21

type()関数について説明します.

Preview 03:48

isinstance()関数について説明します.

isinstance()関数
02:25

print関数について説明します.

print()関数
03:58

input関数について説明します.

input()関数
01:58

len()関数について説明します.

len()関数
01:46

range()関数について説明します.

range()関数
04:11

round()関数について説明します.

round()関数
02:28

sorted()関数について説明します.

sorted()関数
02:49

データ型を変換する関数であるint()関数,float()関数,str()関数について説明します.

型変換関数・・・int(), float(), str()
04:39
+ 基礎編:プログラム制御
6 lectures 59:18

ここでは,Pythonのプログラム制御について説明します.

添付のファイルをダウンロードしてご利用ください.

プログラム制御
00:55

命令文の行についての説明とブロックについて説明します.

命令文とブロック
05:24

比較演算とin演算子の使用方法について説明します.

比較演算とin演算子
05:47
論理演算について説明します.
論理演算
09:49

条件分岐(if~elif~else)について説明します.

条件分岐
07:56

繰返し処理(forループ,whileループ)について説明します.

繰返し処理
29:27
+ 基礎編:関数の自作
3 lectures 27:53

def文による関数とlambda関数についての学習に使用するipynbファイルを添付してあります.

必ずダウンロードしてご利用ください.

関数の自作
00:40

def文による関数の定義について説明します.

def文による関数
14:54

lambda関数について説明します.

lambda関数
12:19