12/9(Fri)

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うめづ ゆういち

梅津 雄一

データ解析界隈の開発エンジニア

1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。

梅津 雄一

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担当のコース

この授業はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の方法を学習する授業です。 普段はExcelで分析作業をしていてエンジニアリングの経験がほぼ無くても、これからデータサイエンスをやってみたいという方を対象にPythonと実データを用いて分析する方法を学習することが出来ます。 大量のデータを扱うことができるようになり、機会学習の社会的な認知も得られてきた中で、ExcelやSpreadsheetなどの表計算の「一歩先」にトライしてみたいと考えている方は多いのではないでしょうか。 この授業ではPythonのプログラミングを扱うだけでなく、国が発表しているデータや需要データなど実際のデータを扱います。 なるべく理系的な解説を少なくして、基礎から実践的な分析までを実際に分析しながら学習していきましょう。 受講前は「AI・機械学習ってなんだかよくわからないけど、すごそうなもの」というくらいの理解で大丈夫です。 この授業でPythonのプログラミング、データ分析、機械学習を学習していきましょう。 ▼授業で使用する「Google Colaboratory」の準備について このシリーズでは、Pythonを用いてデータ分析を行います。Pythonは比較的ライトに記述でき、汎用的な言語であり、プログラミング言語の中でも劇的に伸びています。Googleが提供するGoogle Colaboratoryという環境構築の手間が掛からずGoogleの仮想マシン上で動くPythonの実行環境を使用します。 Google Colaboratoryを使用する授業のため、事前に「Googleアカウント」を準備いただき、Googleのこちらのページをお読みいただくと授業の理解度が深まります。   ▼この授業の講師 梅津 雄一 先生:データ解析界隈の開発エンジニア 1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。 ▼先生の著書:『Pythonと実データで遊んで学ぶデータ分析』  

このカリキュラムには視聴時間約3分の5つの授業があります。 短時間で集中して学びたい方におすすめです。 第1回【3分で学ぶ】「データ分析人材」思考フレームワークを学ぶ 先生:木田 浩理 三井住友海上火災保険 プリンシパルデータサイエンティスト ▼この授業で扱うこと ・データ分析人材に必要なビジネス力とは ・5Dフレームワーク   第2回【3分で学ぶ】提案成功率を上げるデータ分析と活用 先生:小川 卓 HAPPY ANALYTICS 代表取締役社長 ▼この授業で扱うこと ・データを活用する上で大切なのは「データ」ではない ・提案時に入れておく3つのポイント ・「規則性」「特異点」から発見できること   第3回【3分で学ぶ】Pythonで機械学習とデータ分析 先生:梅津 雄一 データ解析界隈の開発エンジニア ▼この授業で扱うこと ・「教師あり学習」「教師なし学習」 ・線形回帰 ・Pythonの基礎とできること   第4回【3分で学ぶ】Excelを活用したデータ分析の基本 先生:田中亨(Office TANAKA) 一般社団法人 実践ワークシート協会 代表理事 ▼この授業で扱うこと ・入力→計算→出力の3つの処理 ・データ分析とは「分類・集計・統計などの活用」のこと ・テーブル機能を暑かった並べ替え   第5回【3分で学ぶ】UXから考えるデータ・ビジュアライゼーション 先生:矢崎 裕一 visualizing.jp ▼この授業で扱うこと ・データビジュアライゼーションとは課題解決のための手段 ・UX→コミュニケーション ・発信者主体/受信者主体のコミュニケーション   このカリキュラムで学べること これからのビジネスパーソンが業務を円滑にすすめるためのデータの取り扱い方について学ぶためのカリキュラムです。データ分析スキルは、これからは非エンジニアも必須です。ExcelやPythonを用いたデータ分析から、提案するスキルまでを学びましょう。   このページ下部にある授業リストから全て受講いただけます。     受講生の声 「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜 講義内容で難しい用語は多々ありましたが、先生の「何が軸なのか」という点は非常にわかりやすかったです。 先生は、やはり根底部分の実行力を備えていると感じました。(40代 受講生)   Excelを活用したデータ分析の基本 テンポが良い、説明が明確、声が聞き取りやすい、実際にサンプルデータで触れる、実務で役立つ内容でした。 (30代 受講生)  

プログラミング未経験・初心者が、“Python” でプログラミングの考え方や基本を学ぶ   Pythonという言葉を、一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。   プログラミング言語の人気度を調査するTIOBE indexによると、Pythonの順位は2018年以降右肩上がりで上昇しており、2021年6月版のランキングではC言語に次いで2位を獲得しています。Pythonはまもなく1位のC言語を抜いて首位になることも予測されています。   しかし、Pythonを始めとしたプログラミングを学ぶとなると、インストールやコマンド設定など「環境構築」でつまづく方もいらっしゃるかと思います。また、「変数」や「引数」「ライブラリ」などプログラミングを構成する様々な概念を理解する必要もあるため、学習するのに気が引ける方もいらっしゃるのではないでしょうか。   要素の概念や環境構築を目の当たりにし、プログラミングを学ぶことに億劫になってしまっている方に向けて、「環境構築なし(※)」で「プログラミングの概念」なども「やさしくわかりやすく」学べる授業をこのコースで用意しています。   (※授業では、Google Colaboratory というGoogleがクラウド環境で提供する無料プログラミングツールを使ってハンズオンレクチャーを行います。お手元にPCとGoogleアカウントをご用意ください)   人気もありトレンド性もある、Pythonでプログラミングをゼロから学びプログラミング学習の第一歩を踏み出しましょう。 ■講師 梅津 雄一 データ解析界隈の開発エンジニア 1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。  

このコースでは、IoTシステム制御やデータ分析、機械学習などで用いられるPython言語を3段階のレベルアップ型サンプルコードを通して学んでいき、Pythonで書かれたシンプルなコードはすべて読解することができようになること目指します。 【コース全体で学べること】 ① 実用向けPythonアプリケーションを自分で作成できるようになる。 ② 変数、分岐や繰り返し、リストを利用したプログラムを自分で作成できる。 ③ クラス、オブジェクト、関数を利用して自分でプログラムが書けるようになる。 【コース構成】 第1回:Google Colabo を用いたプログラミングの基礎 第2回:変数の型と関数の作成 第3回:クラスとオブジェクト 第4回:ライブラリと可視化ツール ※この授業は全4回(各30分)にわたって下記プログラムを作成していきます。 レベル1 - 運動の消費カロリーを計算させるプログラム(関数・if・リストの練習) レベル2 - 運動の消費カロリーと現在の体重を計算させるプログラム(クラス・オブジェクトの練習) レベル3 - 天気情報の表をダウンロードしてCSVファイルを生成するプログラム ※この授業では受講生の皆さんのお持ちのPCに「環境構築」は行いません(Google Colaboratory というブラウザでPythonを実行できるツールを使ってハンズオンレクチャーを行います。お手元にPCとGoogleアカウントをご用意ください)   【受講対象者】 全般(Python入門修了者または同等のスキルをお持ちの方)

このコースでは、使用頻度の高いPythonライブラリを使って実用的なPythonプログラムの作成方法を習得することが出来ます。 【コースのゴール】 中級コースを通して様々なPythonライブラリの効率的な使用方法を身につける。 Pythonライブラリを使って、サンプルプログラムを作成しながら学ぶことができる。 ビックデータを解析し、必要なデータを可視化する方法を学ぶことができる。 【こんな人におすすめ】 ・Python初級を受講された方 ・将来AIプログラマーを目指している方 ・Pythonエンジニアを目指している方 ・Pythonライブラリを使ってプログラムを作成したい方 ・将来自分でAIロボットを作ってみたい方 ・ビックデータ分析エンジニアを目指している方   【コース構成】 一コマ目: Python によるエクセルファイル読み書き・操作を学ぶ ニコマ目: Tkinter を用いた簡易のGUIアプリ作成方法を学ぶ 三コマ目: Matplotlib を用いたグラフ作成方法を学ぶ 四コマ目: SQLite を用いたデータベースへの保存・読み込みを学ぶ 五コマ目: ソケット通信を用いた簡易のチャットツールの作成方法を学ぶ

PythonフレームワークであるDjangoを使用してWebアプリケーションの作成が出来るようになります。 また作成したWebアプリケーションをデプロイし、さらにバージョン管理方法も学べることが出来ます。 ※この授業を通して下記プログラムを作成していきます。 ・学習ノートプロジェクト 【コース構成】 1コマ目:Djangoを使って学習ノートプロジェクトを作成① 2コマ目:Djangoを使って学習ノートプロジェクトを作成② 3コマ目:ユーザアカウントの作成&ユーザ認証システムの実装① 4コマ目:ユーザアカウントの作成&ユーザ認証システムの実装② 5コマ目:Webアプリケーションのスタイル設定 6コマ目:Webアプリケーションのデプロイとバージョン管理方法① 7コマ目:Webアプリケーションのデプロイとバージョン管理方法②   【コースのゴール】 ・ 実用向けWebアプリケーションを自分で作成できるようになる。 ・ 作成したWebアプリケーションをデプロイ出来るようになる。 ・ 作成したWebアプリケーションの更新やバージョン管理が出来るようになる。 【こんな人におすすめ】 ・Pythonエンジニアを目指している方 ・Python初級、中級を受講された方 ・Pythonフレームワークを使ってWebアプリケーション開発行って見たい方 ※授業を通し制作する「学習ノート」のソースコードは授業ページの「サンプルファイル」からダウンロードしてください。  (完成版のソースコードです。ダウンロード必須ではありません)  

デジタルリテラシーやプログラミングを学びたいと漠然と思っているけれど、何から始めれば良いのかわからない……という方に向け、Schooでどのように学べるのかをご紹介していきます。   ①デジタル・IT用語を楽しく学ぶ ②デジタルのビジネスへの取り入れ方を学ぶ ③プログラミング初心者向け、Pythonについて学ぶ という3つの学習目的別に、Schooのデザインの人気授業を厳選してご紹介します。   また、SchooのPythonの授業でお馴染みの人気講師である梅津先生にもご登壇いただき、デジタルリテラシーやプログラミングを学ぶことでどんな可能性が開けるか、今の仕事にどのように活かせるか、どのようなスタンスで学ぶと良いかなど、学ぶ上での心構えもアドバイスいただきます。   ▼こんな人におすすめ デジタルリテラシーやプログラミングを学ぼうと漠然と思っているが、何から始めたら良いかわからない人  

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