講座概要
IT全般を学び、即戦力エンジニアを育成する未経験者や新入社員向けコースです
Pythonの基礎から始め、データ分析の基礎と統計を学びます。さらに、グラフや地図を活用したデータの可視化技術を習得し、機械学習の基礎を実践的に学びます。最後に個人でテーマを設定したデータ分析プロジェクトに取り組みます。データサイエンスのプロセス全体を実践的に理解し、実務に活かせる技術を身につけることを目指します。
| 研修コード | 2-3 |
|---|---|
| 日数 | 7日 |
| 最小開講人数 | 4人 |
| 受講料（概算） | 140,000円(税抜) |
| 開講日（予定） | 2026年7月1日〜2026年7月9日 |
| 想定対象者 | ITエンジニア、新入社員、新人エンジニア、IT部門、リスキリング |
| 開催場所 | サンコミビル4F研修ルーム（熊本市中央区魚屋町2-5） |
講座詳細・補足事項
・・・対面形式・・・
■研修時間 9:30~18:00 (うち昼休憩12:00～13:00) 7.5H/日
●【1】Pythonの基礎（２日間）
・変数とデータ構造、条件分岐
・繰り返し、モジュール
・関数、クラス、NumPy
※Pythonのプログラミング基礎である変数とデータ構造、条件分岐、繰返し、モジュール、関数、クラスを学び、主要な拡張モジュールのNumPyの使い方を学びます。
●【2】データ分析（２日間）
・DateFrameの基礎
・基本統計量と標準偏差
・グラフによるデータの可視化、正規分布
・相関係数、相関と因果
・地図によるデータ可視化
※DataFrameの基礎、基本統計量と標準偏差について学び、グラフ化することでデータを可視化し分析する手法について実践します。地図によるデータ可視化を演習して実務での使い方を身につけます。
●【3】.機械学習（１日間）
・教師あり学習（分類、回帰分析）
・時系列解析、教師なし学習（クラスタ分析）
※機械学習の中でも、教師あり学習を使い、分類・回帰分析について学びます。また、時系列解析や教師なし学習（クラスタ分析）についても学びます。
●【4】データ分析総合演習（２日間）
・テーマの決定とデータ収集
・データ分析
・発表
※５日間で学んだことを総動員して、データ分析を行う演習を行います。各自でテーマを決めて、テーマに則してデータ収集を行い分析を行う総合演習を行います。最後に発表をしてもらい、７日間の成果を感じてもらいます。
※厚生労働省の「人材開発支援助成金」に対応しています。詳細はお問合せ下さい。
※助成金をご検討の場合は、講座の２か月前までにご相談ください。
講座の組み合わせについて
他の講座との組み合わせによって更に理解度を深める組み合わせ（カスタマイズ研修）もご提案可能です。
お問い合わせフォームの備考欄にご記入ください。
講座へのお申し込み
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