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4/15,22 予備知識がなくてもできるようになる Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門 【2日間 講座】

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分析・評価・品質管理  / 2026年02月26日 /  IT・情報通信 試験・分析・測定
イベント名 予備知識がなくてもできるようになる Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門 【2日間 講座】
開催期間 2026年04月15日(水) ~ 2026年04月22日(水)
【Day1】2026年4月15日(水)10:30~16:30
【Day2】2026年4月22日(水)10:30~16:30

【Day1 見逃し配信の視聴期間】
2026年4月16日(木)~4月22日(水)まで
(※視聴期間1週間)
【Day2 見逃し配信の視聴期間】
2026年4月22日(金)~4月29日(水)まで
(※視聴期間1週間)
※このセミナーは見逃し配信付です。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。
※視聴期間は終了翌日から7日間を予定しています。また録画データは原則として編集は行いません。
※マイページからZoomの録画視聴用リンクにてご視聴いただきます。

※講義の録画・録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
※詳細・お申込みは、下記「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。

【配布資料】
PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前からを目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
会場名 【Zoomによるライブ配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き
会場の住所 オンライン
お申し込み期限日 2026年04月15日(水)10時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

予備知識がなくてもできるようになる
Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門
【2日間 講座】

「データをどう読むか」「どう伝えるか」という視点も学べる

 

受講可能な形式:【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
 
【オンライン配信】
Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)

 
 本セミナーは、これからデータ活用を始めたい方、始めたばかりの方に向けた、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組めるデータ分析入門講座です。基礎的なデータ分析や簡単なデータ分析の自動化、レポート作成方法などについて、「実務ですぐ使える」を
テーマに、演習を交えて解説します。
 
※ 受講前にGoogleアカウントを準備してください。
  
講師

 

XTX(株) 代表取締役 石井 良平 氏

 

セミナー趣旨

 

 本セミナーは、これからデータ活用を始めたい方、始めたばかりの方に向けた、プログラミングやAIに関する予備知識がなくても取り組めるデータ分析入門講座です。


 データ分析プロセスの全体像や分析者としてのマインドの話から始まり、業務で扱うデータを「見る」「整理する」「評価する」そして「見積り」と「発見」に使うための道具としてPythonを扱います。加えて、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIを活用して、効率的に分析を進める方法も練習します。Pythonについても生成AIについても基礎から解説しますので、初学者の方も自信がない方も安心してご参加ください。


 データ分析と聞くとハードルが高く感じられるかもしれませんが、本セミナーでは「実務ですぐ使える」をテーマに、参加者自身が手を動かしながら基本操作を体験できる構成となっています。これにより、受講後には自分で業務データを扱い、基礎的なデータ分析、簡単な自動化やレポート作成ができる状態を目指します。


 AIの進化が目まぐるしい環境の中、データ分析やデータ活用の分野でどのようなスキルを高めるべきか、どのような作業をAIに任せるかなど丁寧に説明します。

 

セミナー講演内容

 

【Day1】


 1.イントロダクション
  1.1 データ分析の流れ
  1.2 生成AIとプログラミング
 
 2.Python入門:はじめてのデータ分析プログラミング
  2.1 Pythonの基本操作と開発環境の準備
   (1) Google Colabの使い方
   (2) 基本的な文法(変数・リスト・辞書など)
  2.2 データ分析に必要なライブラリの使い方
   (1) NumPyによる配列の操作
   (2) Pandasによる表データの読み込み・加工
   (3) Matplotlib・Seabornによるグラフ作成 など

□ 質疑応答 □


 

【Day2】


 3. Day1のおさらい
 
 4.ケーススタディ:業務データを使った分析体験
  4.1 売上データを使った分析プロセス
   (1) データの読み取り
   (2) データの確認
   (3) 現状把握
   (4) 今後の見積り
   (5) 課題特定
   (6) 要因探索
   (7) 結果の整理と報告のまとめ
   (8) データの結合/前処理/集計
  4.2 自然言語によるPythonコード生成
   (1) プロンプトの工夫と試行錯誤の進め方
   (2) 生成AIによるエラー処理
  4.3 データ分析における生成AIの活用アイデア
   (1) 分析仮説を深める
   (2) データの要約・レポート作成
   (3) 生成AIによってこの先データ分析はどう変わっていくか
 
 5. 0からのAI Agent入門と様々なツール
  5.1 AIエージェントの概念
  5.2 RAG・MCP・Skill
  5.3 Deep Research・NotebookLM
  5.4 Claude Code / Agent Teams
  5.5 BigQueryと会話型分析
  5.6 BIツールとAI
 
 6.まとめと今後のステップ
  6.1 振り返りと習得内容の整理
  6.2 作業はAIに、人にとって重要なスキルは・・・
  6.3 今後の学習ステップと実務への応用アドバイス

□ 質疑応答 □


 

※ 当日の講義の進捗や演習の進行度合いによってDay1とDay2の区切りが変わることがございます。

 

※詳細・お申込みは上記

「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。

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