この講座は、Pythonを一般のオフィス業務に活用することを目的としています。ここで目指すゴールはデータサイエンスではなく、普通の社会人がPythonとJupyter notebookを活用して、普段の業務を画期的で生産的な方法に革新することです。
オフィス業務では同じような作業を毎日繰り返しています。しかし、全く同じ作業の繰り返しではなく微妙に変化しているので、自動化することもままなりません。プログラミングスキルのある人はVisual Basicを使って効率化を図ろうとしますが、他の人が中身を修正することができないオフィスレガシーと化してしまいます。このような環境を打破するために私たちはPythonとJupyter notebookを利用することを提案します。
注目すべきは、Jupyter notebookの文書化能力とPythonのデータ処理能力です。これらを普段の業務の中の中核的な技術として活用します。すなわち、普通のオフィス業務をJupyter notebook上で行うことによって会社の上司・部下・同僚にも理解でき引き継ぐことも可能な作業の標準化を目指します。そのために必要なスキルの学習を行います。
この講座の対象者は、普段オフィス業務を行っている普通の会社員です。スキルの前提条件は、普段パソコンで表計算ソフトやワープロ文書を作っているようなレベルです。プログラミングの経験は不要です。日々行っている単純な計算は、電卓で行うとキーの打ち間違いを後から見つけることは検算に頼るしかありません。表計算ソフトも便利ですが、たくさんの作業を表計算ソフトで行っていると、数週間前の作業をどのファイルで行ったか分からなくなります。このような計算の処理をPythonで置き換えた場合、難しいプログラムを作成する必要はありません。ですから、本当に簡単なプログラムを作れるようになれば、それだけで今までの作業が画期的に改善できます。この講座では、そのための学習カリキュラムを用意しています。
この講座は、入門編・基礎編・活用編の三部構成になっています。入門編では、Pythonの環境を構築し、Jupyter notebookに慣れることを目標にします。入門編をマスターしただけでも、仕事への適用ができます。むしろ、この段階から積極的に仕事で活用しながらスキル習得を促進することをお勧めします。
基礎編では、Pythonについてしっかり学習します。基礎編を学習するとPythonについての一通りの知識とスキルを身に付けることができます。特に学習方法は、ビデオで紹介した内容をそのままご自身のパソコンで追体験します。全ての学習内容に対して、Jupyter notebookで実行するためのipynbファイルを提供しています。それらのファイルをダウンロードしてハンズオンとしていますので、見て聞くだけのレクチャーではなく、実際に体験するレクチャーとなっています。
活用編では、データ活用を目指した内容となっています。現実の業務においては、単発の計算を行うというよりも、まとまったデータを扱うデータ処理が大きな割合を占めます。そこで、データ処理を前提とした高機能ライブラリーを活用するためのレクチャーとなっています。そこでは簡単な統計も行います。嬉しいことに、ここで学習する高機能ライブラリーはデータサイエンスで標準的に使われているものです。実は、これらを普段の業務で使うことによって、自然とデータサイエンスの入口に立つことができます。
【目次】
入門編：
Pythonインストール
Jupyter notebook起動方法
Jupyter notebookに慣れよう
電卓代わりの計算ツール
マークダウンの使い方
演習問題
基礎編：
活用編：
この講座ではPythonのディストリビューションであるAnacondaを使ってインストールすることからスタートします。そして全てのレクチャー内容についてJupyter notebookの文書であるipynbファイルを提供しています。ビデオをご覧いただいた後で、必ずipynbファイルをダウンロードして、ご自身のパソコンで追体験してください。手を動かすことによって学習効果を確実なものとします。
（注意事項：Anaconda の無償でのご利用条件が変更され、環境によっては有料になる場合があります。ダウンロードの際にご利用条件をご確認ください。）
Pythonは機械学習や人工知能を実現するためだけのプログラミング言語ではありません。PythonとJupyter notebookをマスターしてオフィスワークに革命を起こしましょう。
