統計基礎から売り上げ予測即戦力AIでPython習得明快講座

統計学は難しくない統計基礎からAIでPython学習表示多図解講座
早く習得したほうが勝ちです。
第8弾プログラミング覚えなくていいんです統計基礎が解れば
AI指示が楽にできるPythonを学ぶ革新的講座多くの図解で
わかりやすい受講者
講座の最大のメリット手持ちのエクセルデータを入力出力表示驚きの
入門講座です。
統計学を学んでPythonの習得予測エクセルデータ活用表示入門講座
Pythonプログラミングを理解し“使いこなす”がこれからの時代何と
画期的エクセルデータ入力表示や業務自動化やスクレ―ピング
更に超限定特典資料プレゼント
今までになかった日本初の画期的講座です。
統計学の基礎を学べて本格的なPythonpプログラミング稼働
し使い倒す時代

統計学基礎を学びPythonの基礎や仕組みを学べる2度おいしい講座
Pythonにまず触れたい方向け講座です。プログラミングの
覚えるアレルギーを解消して見せる講座
Pythonを仕事に使ってみたと思えるとっかかりの講座で
初心者初学者なら誰でも参加できます。
まずこの講座を出発点にしてPythonのプロを目指そう。

講座の特徴（今世の中にない先端講座）
図表やメタファー（たとえ話）を多く使用し
世界一わかりやすく解説し親切丁寧な講座進行
の人気講座です。お気軽にご参加ください。
※リクエストで自由に日程や時間を設定できます
のでお気軽にリクエストをお願いします。
Pythonを学び初心者でも簡単に目指せる統計学データ分析入門講座
プログラミングを理解し“使いこなす”がこれからの時代
データ出力表示ができる仕組みが学べる
予約者限定マーケティング や統計の分析早見表
超限定特典役に立つ資料プレゼント
今までになかったプログラミング学習と統計データ分析が学べるの2
度おいしい画期的入問講座
受講生には役に立つマーケティング や統計の分析早見表特典限定資料が
プレゼントします。早めにご参加ください。
「Pythonって難しそう…」「プログラミングを覚える時間がない…」
そんなあなたにピッタリの講座です！もしかして日本で画期的講座です。
マンツ―マンで学べる自分だけ一人じめの講座
わからなければ講師に何度でも気軽に聞ける親切丁寧講座
この講座では、統計学の基本的な考え方と、Pythonプログラミング
の活用法を組み合わせた「2度おいしい」内容をご用意しました。
Pythonを活用して、回帰分析（売上予測）などの統計手法を実行して
結果を即座に確認！
もうプログラミング覚えなくていいんです。これは言い過ぎですが
この講座でPythonの仕組みや流れを本当につかめますので
本格的に勉強したいと意欲が出る講座
Pythonの基礎から統計の回帰分析
等学べる2度おいしい画期的超入問講座
プログラミングを生成起動します。
その仕組みを勉強していただきます。
プログラミングは覚える時代は過ぎました。
この講座の主旨は細かなコマンドを当日覚えるのは大変ですが統計学の
仕組みやPythonプログラミングの仕組みを大局的に俯瞰的に学ぶことを主眼と
しています。Pythonを覚えるのでなく使い倒す時代の幕開けです。
中小企業はDXなどの人材不足が課題ですがプログラミングを覚えなくても
マーケケティングの分析から商品や製品の在り方を把握することが
重要でプログラミングが目的でないはずです。商売の結果をいち早く出すことが
重要です。
奮ってご参加ください。お待ちしています。
受講生や参加者への講座の開設の理念をご理解お願いします。
Pythonの応用は一部は統計解析とデータ分析です。
今講座では両方目指せるのです。個人参加歓迎
人事総務の企業研修にもいち早く導入したほうが勝ちです。
1. プログラミングは目的ではなく手段であることの明確化
• 目的志向: 重要なのは「何を作るか」「何を分析するか」であり、
「どのようにコードを書くか」ではありません。ビジネスの課題を解決
するために、データ分析やマーケティング戦略が必要であり、そのため
の手段としてプログラミングが存在します。
• 道具としてのプログラミング: PythonやJavaなどのプログラミング
言語は、ノコギリやハンマーのような道具です。目的が家を建てること
であれば、ノコギリやハンマーの使い方を覚えることは重要ですが、
それ自体が目的ではありません。同様に、データ分析やマーケティング
戦略が目的なら、プログラミングはあくまで手段です。
• 結果重視: 経営者や経営幹部が最も重視するのは、最終的な結果です。
プログラミングのスキルを誇示するのではなく、データ分析の結果や
マーケティング戦略の効果を明確に示すことが重要です。
2. 統計学とマーケティングの基礎の重要性
　人工知能や機械学習やヂープラーニングのもとになるのは統計学です。
　まず統計学をマスターしたほうが早道です。
　統計の回帰分析は急がば回れの事です。
• データに基づいた意思決定: 現代のビジネスにおいて、データに
基づいた意思決定は不可欠です。統計学の知識は、データを正しく理解し、
　　意味のある洞察を得るために必要です。
• 分析手法の理解: 回帰分析、コンジョイント分析、カイ二乗検定、
T検定、決定木、コレスポンデンス分析などの統計・マーケティング手法
を理解することで、どのようなデータを収集し、どのように分析すれば良い
のかが分かります。
• プログラミングの選択: 分析手法が分かれば、必要なプログラミングの
スキルも明確になります。例えば、統計分析にはPythonのライブラリ
（pandas、scikit-learnなど）が適しており、Webアプリケーション
　　　開発にはJavaなどが適しています。
3. IT人材不足の解決策としてのAIコーディング支援ツールの活用
• プログラミング学習の負担軽減: コーディング支援
ツールを活用することで、プログラミングの構文を暗記したり、複雑な
　　コードを記述したりする負担を大幅に軽減できます。
• 生産性の向上: ツールは、コードの自動生成、エラーチェック、
デバッグ支援など、開発プロセスを効率化する様々な機能を提供します。
これにより、少ないIT人材でも多くの成果を上げることが可能になります。
• ビジネス担当者のデータ活用: プログラミングの専門知識がないビジネス
担当者でも、ツールを活用することで、データ分析や簡単な自動化タスクを
実行できるようになります。これにより、IT部門に依存することなく、
ビジネス部門が主体的にデータ活用を進めることが可能になります。
初学者や入門者こそプログラムを起動し結果である
売上予測などを特化し業務に反映させます。
Pythonプログラミング基礎と統計学回帰分析等起動基礎超入門講座

目次
学ぶこと
約3時間
目次　順番が変更の場合もあります。
1. 講座主旨
2．予測統計（回帰分析）について
単回帰　重回帰　決定係数（近似曲線）販売予測
3.統計基礎
　平均・分散・標準偏差
　分析と解析の違い
4．Pythonについて
　仕組み・特徴・応用分野・ライブラリー・実際のPythonコード
5．プログラム生成と起動の仕方
6. 講師がデモして流れを把握して頂きます。　
　　　　回帰分析表示予定
　　　　超簡単業務自動化
　　　　統計データをスクレ―ピングして表示
　　　　お手持ちのエクセルデータの入力と表示（画期的）
　　　　その他状況によりデモまたは変更有
※デモの結果がよく出ない場合また時間等状況により全てできない場合もありますが
あくまでデモの指示の流れを理解することが前提条件ですので
よくご了解をお願いします。