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コース内容

コース概要

本研修では、ChatGPTでプログラムを生成することにより、５日間でExcelの自動操作や営業データ・人事データの収集・分析などの日常業務を自動化するプログラムの作成を目指します。
作成を通じて、まさに今時代が求める「ITスキル」と「データ分析」を基礎から学びます。
また、各日程の最後は講師に個別相談・質問を自由に行うことができ、疑問点の解消に役立てることができます。

学習目標

・ChatGPTの作成したPythonのプログラムを適切に修正できるようになる
・自社の営業データや人事データを分析するアプリ作成ができるようになる

対象者

・プログラミングを本格的に学んだことがない方
・データを分析し、業務に活用する立場の方
・リスキリングとしてITスキル・データ分析力を磨きたい方

内容

●AI時代に欠かせないデータ分析能力
・AI時代に高まる社内データの価値〜社内の眠ったデータは宝の山
・ビジネスの場で使えるデータの例
・刻一刻と変わる市場に対応する情報収集力
・「なんとなく」を数値で示す分析力

●業務の自動化で本質的なタスクに取り組む時間を生み出す
・なぜExcelではなくPythonで分析するのか
・プログラミングとは
・プログラミングで自動化しやすい業務のキーワードは「単純・反復・大量」
・自社のシステムやデータと組み合わせて、一連の操作を自動化

●ChatGPTはプログラマーの「相談相手」
・対話型AIがプログラミングに与える影響
・プログラミングにおけるChatGPTの活用方法　
・自然言語によるプログラミング

●実際にChatGPTを使い、プログラムを作ってみる
・ChatGPTに「別々のExcelファイルを集約する」プログラムの作成を指示する
・生成したプログラムをJupyter Notebookで実行してみる
・プログラムを完成させるための知識を身につける
・■ChatGPTによるプログラミングのポイント
-Pythonの基礎知識 -デバッグ -プロンプトエンジニアリング

●ChatGPTから欲しい回答を引き出す〜プロンプトエンジニアリング
・ChatGPTによる回答
・プロンプトエンジニアリングとは
・プロンプトエンジニアリングの重要性
・プログラミングにおいて活用できるプロンプトの型
・プロンプトの型を用いてChatGPTに指示を出してみる

●やりたいことを洗い出し、順番を整理する〜アルゴリズム
・アルゴリズムとは
・アルゴリズムの基本
・アルゴリズムの3つの基本形
・身近なところからアルゴリズムを考える
・ChatGPTにアルゴリズムを指示する

●Pythonを使うための基礎知識
・データ構造〜変数
・リスト・辞書　
・条件分岐・繰り返しの処理
・関数・メソッド・ライブラリ　

●【実践】ChatGPTの作成したExcel集約プログラムを完成させる
・Excelデータを扱うツール「pandas」
・データの読み込み・確認・書き込み
・4章で作成したプログラムを解読する
・4章で作成したプログラムを修正する

●【実践】WEBで検索したページの情報を、自動で取得する
・スクレイピングとは　WEB自動操作で情報収集を行う〜スクレイピング
・スクレイピングの基本的な流れ
・専用ツール「Selenium」
・プログラムの作成を指示する　
・Seleniumの基本的な使い方
・Webブラウザ自動操作の体験
・スクレイピング時の注意点
・作成したプログラムを修正する

●【実践】ログインが必要な自社システムから在庫情報を自動取得する
・プログラムを動かす入り口を作る「Tkinter」
・Tkinterが必要な場面
・プログラムの作成を指示する
・Tkinterの設定方法
・作成したプログラムを修正する

●【実践】営業成績と営業個人データの関係を分析する〜相関分析・回帰分析
・２つのデータの関係性の強さを調べる「相関分析」
・プログラムの作成を指示する〜相関分析
・データの分析・抽出・結合
・因果関係を調べる「回帰分析」
・プログラムの作成を指示する〜回帰分析
・作成したプログラムを修正する

●【実践】作成したプログラムを、誰でもクリックで実行できる形式に変換する
・アプリとして社内展開するために
・実行ファイルの作成方法

●【実践】実際に現場で使えるプログラムをつくる
・インターネット上の情報と自社データから営業リストを作成する
・商品の販売トレンドを調査する
・配属の定着度と成果の関係を分析する
・満足度に影響する要素を調べる
【参考】ChatGPTの業務を効率化する使い方
【参考】Excel操作基礎・Excel表操作・Excel書式設定〜openpyxl
【参考】RequestsとBeautifulSoup
【参考】pandasでよく利用する関数
【参考】データを分析しやすい形に整える
【参考】重回帰分析
【参考】Pythonの仮想環境
【参考】エラーダイアログの出力

備考

※2025/2/14-2025/3/14開催回の日程詳細は下記の通りとなります。

　25/2/14　2/21　2/28　3/7　3/14