What you'll learn:
- 環境構築
- プログラミングの前提知識：コマンドプロンプト、エディタ
- Pythonの主要なプログラミング文法
- Pythonを用いたデータ分析（研究・開発の業務を想定した演習）
"研究開発のシーンで具体的にどう使っていくか"に重きを置いたPythonのデータ分析コースです。
【人事の方/マネージャークラスの方へ】
本コースは次のような使い方が可能です。
・製造業などにおいてDX・デジタル人材を育成する為のプログラミング入門コース
・実験結果のデータ分析をエクセルではなく、Pythonで行う事でより高度な分析を行える人材を育成する
本コースの演習は特に製造業でPythonを使用することを意図した演習になっています。
例1. ESR(電子スピン共鳴装置)などで得られたスペクトルデータをGauss型の関数系でフィッティングする事でノイズを除去
例2. センサーのデータをUSBメモリに抽出し、PCに接続後、Pythonに読み込んできて実験結果をデータ分析する
例3.実験結果を通常の線形回帰ではなく、多項式でフィッティングし、高度な分析を行う
など実用を想定した演習となっています。
また普段は実験をしているという方を想定しているため、プログラミングなどのIT知識は一切仮定していません。
本コースを修了すると
"プログラミングを全く知らない/環境構築ができない"状態から始めて
"Pythonを導入して業務効率化を図れる・より高度なデータ分析を行える"という状態になります。
~講義の概要~
①環境の構築、前提知識の獲得
・コマンドプロンプトの使い方
・エディタの使い方(Spyder, Jupyter notebook)
②Pythonの基礎
・変数とは
・リストとは、リストの取り扱い
・繰り返し、条件分岐
・ファイルの入出力
・関数
・リスト内包表記、正規表現
・numpy, pandas, matplotlib, scipyの各モジュールの使い方
③データ分析演習（実際の研究開発で使いそうなファイルを用いた演習）
・Excelの実験データを読み込み、回帰直線の算出・グラフの作成。
・スペクトルのフィッティングや数値積分
・センサーなどが出力するtxtファイルからのデータの抽出、データ分析
・実験データとSIMデータの比較。SIMデータの決定係数算出
✳︎受講を検討されている方は、コースのプレビューを約50分用意しておりますので、コースの進め方を一度是非ご覧になってはいかがでしょうか。
