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“放課後”ノックに“AI活用”が増量されて大好評リニューアル！！

さまざまな特徴のデータで練習し
現場のデータを扱う基本を学ぶ！

■ノック内容
システムデータの加工・可視化から、地理空間情報・複合データまで。
Excel・時系列・言語・画像・音データ・特殊な加工・可視化。
― ビジネス現場で即戦力になれる「基礎力」を身につけよう!

■練習するライブラリ
pandas, seaborn, mecab, opencv, librosa, ipython, GeoPandas

■追加練習！
・ChatGPTを用いたデータ加工の注意点
・プロンプトを工夫したＡＩ活用テクニック

■第１部 構造化データ

●1章　システムデータの加工・可視化を行う20本ノック
ノック1：　法人情報データを読み込んでみよう
ノック2：　読み込んだデータを確認しよう
ノック3：　ヘッダ用のテキストファイルを読み込もう
ノック4：　ヘッダ行を追加しよう
ノック5：　統計量や欠損値を確認しよう
ノック6：　繰り返し処理で新しいデータを追加しよう
ノック7：　マスタを読み込んで項目を横に繋げよう
ノック8：　テキストの連結や分割をしよう
ノック9：　日付を加工しよう
ノック10：　年度を設定しよう
ノック11：　加工したデータをファイルに出力しよう
ノック12：　不要な項目の削除と並べ替えをしよう
ノック13：　まとまった単位で集計しよう
ノック14：　市区町村別の法人数を可視化しよう
ノック15：　グラフの縦横と表示順を変えてみよう
ノック16：　グラフのタイトルとラベルを設定しよう
ノック17：　グラフの見た目をもっと変えてみよう
ノック18：　９0日以内に新規登録された法人数を可視化しよう
ノック19：　年度別の推移を可視化しよう
ノック20：　グラフとデータを出力しよう

●2章　Excelデータの加工・可視化を行う20本ノック
ノック21：　Excelデータを読み込んでみよう
ノック22：　カラムを抽出して付与してみよう
ノック23：　全シートのデータを読み込んでみよう
ノック24：　データの値を計算で修正しよう
ノック25：　必要なカラムだけに絞り込もう
ノック26：　縦持ちデータを作成しよう
ノック27：　縦持ちデータを整形しよう
ノック28：　発電実績データを加工しよう
ノック29：　可視化用データを仕上げよう
ノック30：　データの分布をヒストグラムで可視化してみよう
ノック31：　データの分布を箱ひげ図で可視化してみよう
ノック32：　最近の発電量を可視化してみよう
ノック33：　先月の発電量とあわせて可視化してみよう
ノック34：　電力の時系列変化を可視化してみよう
ノック35：　電力の割合を可視化してみよう
ノック36：　電力量の多い都道府県を比較してみよう
ノック37：　都道府県、年月別の電力量を可視化してみよう
ノック38：　変数の関係性を可視化してみよう
ノック39：　データを整形してExcel形式で出力しよう
ノック40：　シート別にExcelデータを出力しよう

●3章　時系列データの加工・可視化を行う10本ノック
ノック41：　時系列データを読み込んでみよう
ノック42：　日付の範囲を確認しよう
ノック43：　日毎のデータ件数を確認しよう
ノック44：　日付から曜日を算出しよう
ノック45：　特定範囲のデータに絞り込もう
ノック46：　秒単位のデータを作成しよう
ノック47：　秒単位のデータを整形しよう
ノック48：　秒間の欠損データを処理しよう
ノック49：　通った人数を可視化しよう
ノック50：　移動平均を計算して可視化しよう

■2部 非構造化データ

●4章　言語データの加工・可視化を行う10本ノック
ノック51：　テキストファイルを読み込もう
ノック52：　本文を抽出して1つに纏めよう
ノック53：　本文以外の項目を取り出そう
ノック54：　形態素解析で単語に分割しよう
ノック55：　分割した単語をデータフレームで保持しよう
ノック56：　名詞と動詞を取り出そう
ノック57：　不要な単語を除外しよう
ノック58：　単語の使用状況をグラフで可視化しよう
ノック59：　Word Cloudで可視化してみよう
ノック60：　n-gramを作ってみよう

●5章　画像データの加工・可視化を行う10本ノック
ノック61：　画像ファイルを読み込んで表示してみよう
ノック62：　画像データの中身を確認しよう
ノック63：　画像データを切り出してみよう
ノック64：　カラーヒストグラムを可視化してみよう
ノック65：　RGB変換を行って画像を表示してみよう
ノック66：　画像のサイズを変更してみよう
ノック67：　画像を回転させてみよう
ノック68：　画像処理をしてみよう
ノック69：　画像にテキストや線を描画してみよう
ノック70：　画像を保存してみよう

●6章　音データの加工・可視化を行う10本ノック
ノック71：　音データを再生してみよう
ノック72：　音データを読み込んでみよう
ノック73：　音データの一部を取得してみよう
ノック74：　音データのサンプリングレートを変えてみよう
ノック75：　音データを可視化してみよう
ノック76：　音データの大きさを取得してみよう
ノック77：　周波数スペクトルを表示してみよう
ノック78：　スペクトログラムを可視化してみよう
ノック79：　音の高さや長さを変えてみよう
ノック80：　音データを保存しよう

■3部 地理空間データの加工と特殊なデータ加工

●7章　地理空間データの加工・可視化を行う10本ノック
ノック81：　地理空間データの形式を理解しよう
ノック82：　読み込んだデータを確認しよう
ノック83：　都道府県名を住所から抽出しよう
ノック84：　価格の分布を可視化してみよう
ノック85：　ポイントを表示してみよう
ノック86：　地図上にポイントを表示してみよう
ノック87：　インタラクティブな地図を作成してみよう
ノック88：　作成した地図を保存してみよう
ノック89：　座標変換してみよう
ノック90：　座標間の距離を計算しよう

●8章　特殊な加工・可視化を行う10本ノック
ノック91：　大容量CSVデータを扱ってみよう
ノック92：　Json形式のファイルを扱ってみよう
ノック93：　Webからデータを取得してみよう
ノック94：　configファイルを扱ってみよう
ノック95：　動画ファイルを音声ファイルへ変換してみよう
ノック96：　動画ファイルを画像ファイルへ分割してみよう
ノック97：　PowerPointやWordファイルを読み込んでみよう
ノック98：　PDFデータを読み込んでみよう
ノック99：　インタラクティブなグラフを作成してみよう
ノック100：　3次元グラフを作成してみよう

■放課後練 AIを活用したデータ加工・可視化

●9章　ChatGPTを用いたデータ加工・可視化を行う20本ノック
放課後ノック101：ChatGPTを使用してみよう
放課後ノック102：数値データの差分を計算してみよう
放課後ノック103：統計量を確認してみよう
放課後ノック104：時系列の可視化をしてみよう
放課後ノック105：データの分布をヒストグラムで可視化してみよう
放課後ノック106：プロンプトを工夫してみよう
放課後ノック107：文章を単語分割してみよう
放課後ノック108：単語の使用頻度を可視化してみよう
放課後ノック109：文書からエンティティ抽出をしてみよう
放課後ノック110：エンティティをハイライトで可視化してみよう
放課後ノック111：ChatGPT4を使用してみよう
放課後ノック112：ChatGPT4でデータを読み込んでみよう
放課後ノック113：ChatGPT4を使ってデータを加工しよう
放課後ノック114：ChatGPT4で統計量を確認してみよう
放課後ノック115：ChatGPT4でデータの分布を可視化してみよう
放課後ノック116：ChatGPT4で集計してみよう
放課後ノック117：ChatGPT4でグラフを作成してみよう
放課後ノック118：ChatGPT4でデータをCSV出力してみよう
放課後ノック119：ChatGPT4を使ってテキストデータの分析をやってみよう
放課後ノック120：ChatGPT4を使って画像データの加工をやってみよう

■補足資料
Appendix① ChatGPTの基本知識
Appendix② ChatGPTの利用方法

著：下山輝昌
｟下山 輝昌｠（しもやま てるまさ）
日本電気株式会社(NEC)の中央研究所にてデバイスの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタント/AIエンジニアとして幅広く案件に携わる。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Iroribiを創業。技術の幅の広さからくる効果的なデジタル技術の導入/活用に強みを持ちつつ、クライアントの新規事業やDX/AIプロジェクトを推進している。共著「Tableau データ分析～実践から活用まで～」

著：伊藤淳二
｟伊藤 淳二｠（いとう じゅんじ）
携帯電話会社のバックオフィスに従事し、課題であった業務効率化/情報連携ツールの独自開発をきっかけにシステム開発に目覚める。SE転身後は鉄道系や電力系の基幹システム開発等に従事。要件定義から設計、開発、運用までの各工程で力を発揮し、数々の案件を成功に導く。合同会社アイキュベータに合流後は現場目線を重視したAI導入を推進し、AIシステム開発、データ分析に関する数多くの案件を牽引。2021年には株式会社Iroribiに初期メンバーとして参画し、コンサルタント兼エンジニアとして現在も多くのクライアントとプロジェクトを推進している。共著「Python実践 機械学習システム 100本ノック」、「TableauPublic実践 BIツールデータ活用 100本ノック」（秀和システム）

著：武田晋和
｟武田 晋和｠（たけだ あきとも）
東京理科大学理学部数学科出身。大学卒業後、これまで培ってきた数学の基礎知識をベースに、数学の応用分野としての機械学習に興味を持ち、独学でプログラミングを習得。技術の習得を通じて、実社会での技術活用を中心に興味と見識の幅を広げるとともに株式会社Iroribiに参画。確かな数学的な知識を土台にして数理モデル構築や最適化技術などの高度なAI技術を適切に理解し、課題や業務活用へと繋げる部分に強みを持つ。共著「Tableau Public実践 BIツールデータ活用 100本ノック」（秀和システム）