講座案内（アプリケーションソフト活用・情報技術分野）

各種の事務業務で作成する書類(請求書、賃金計算書等)を題材として、Excelの関数を用いたデータの集計や管理、分析等の処理方法を学びます。

Excelの基本を習得し、次のステップとして関数を勉強したい方
※No.0607「表計算ソフト講座(集計、文字列操作、期間関数編)」と合わせて受講すると効果的です。

1.関数の基本　2.請求書の作成(VLOOKUP等)　3.社員情報の統計(DATEDIF、COUNT等)　
4.賃金計算書の作成(DATE、MAX、ROUND等)

※テキストは「表計算ソフト講座(集計、文字列操作、期間関数編)」と同じものを使用します。

各種の事務業務で作成する書類(請求書、賃金計算書等)を題材として、Excelの関数を用いたデータの集計や管理、分析等の処理方法を学びます。

Excelの基本を習得し、次のステップとして関数を勉強したい方
※No.0608「表計算ソフト講座（集計、文字列操作、期間関数編）」と合わせて受講すると効果的です。

1.関数の基本　2.請求書の作成(VLOOKUP等)　3.社員情報の統計(DATEDIF、COUNT等)　
4.賃金計算書の作成(DATE、MAX、ROUND等)

※テキストは「表計算ソフト講座(集計、文字列操作、期間関数編)」と同じものを使用します。

各種の事務業務で作成する書類(顧客住所録、出張旅費伝票等)を題材として、Excelの関数を用いたデータの集計や管理、分析等の処理方法を学びます。

Excelの基本を習得し、次のステップとして関数を勉強したい方
※No.0605「表計算ソフト講座（検索、統計、日付・時刻関数編）」と合わせて受講すると効果的です。

1.関数の基本　2.売上データの集計(SUMIF、RANK.EQ等)　3.顧客住所録の作成(REPLACE、ASC等)　4.出張旅費伝票の作成(WEEKDAY、CHOOSE等)

※テキストは「表計算ソフト講座(検索、統計、日付・時刻関数編)」と同じものを使用します。

各種の事務業務で作成する書類(顧客住所録、出張旅費伝票等)を題材として、Excelの関数を用いたデータの集計や管理、分析等の処理方法を学びます。

Excelの基本を習得し、次のステップとして関数を勉強したい方
※No.0606「表計算ソフト講座（検索、統計、日付・時刻関数編）」と合わせて受講すると効果的です。

1.関数の基本　2.売上データの集計(SUMIF、RANK.EQ等)　3.顧客住所録の作成(REPLACE、ASC等)　4.出張旅費伝票の作成(WEEKDAY、CHOOSE等)

※テキストは「表計算ソフト講座(検索、統計、日付・時刻関数編)」と同じものを使用します。

Excel　VBAを使ったプログラムの作成を通して、Excel特有のオブジェクト、プロパティ、メソッド、制御構文などについて実践的に学びます。

Excelの基本操作ができ、関数に関する知識を有する方

1.VBAの基礎　2.オブジェクトの利用　3.関数の利用　4.イベントの利用　5.ユーザーフォームの利用　6.ファイルシステムオブジェクトの利用　7.エラー処理とデバッグ　8.商品売上システムの作成

Excel　VBAを使ったプログラムの作成を通して、Excel特有のオブジェクト、プロパティ、メソッド、制御構文などについて実践的に学びます。

Excelの基本操作ができ、関数に関する知識を有する方

1.VBAの基礎　2.オブジェクトの利用　3.関数の利用　4.イベントの利用　5.ユーザーフォームの利用　6.ファイルシステムオブジェクトの利用　7.エラー処理とデバッグ　8.商品売上システムの作成

Python言語は現在、科学分野からAIなどの分野で幅広く使用されているプログラミング言語です。本講習ではPython言語の基本的な文法を学習し、基本的なプログラミング技術を習得することを目指します。

C言語などのプログラミング実務経験を有する方

1.Pythonの基本（実行環境、コンソール入出力、変数と計算、分岐構文・繰返し構文、データ構造（リスト・タプル・辞書・集合型）、関数、例外処理とファイル入出力、オブジェクト指向プログラミング、モジュールとパッケージの利用）　2.総合演習

ChatGPTを「専属のAIコーチ」として使いこなす実践戦略を習得します。長文のコード生成や解析、エラー解析、デバッグ、リファクタリング、ドキュメント作成といった開発タスクを効率化させます。また、AI生成物のハルシネーション（誤情報）やセキュリティリスクを理解し、安全かつ質の高い成果物を生み出すための基礎を固めます。

プログラミング経験のある方

1.基本プロンプトと対話の土台構築　2.対話で役割とルールを固定する
3.コード提示によるコンテキスト維持　4.エラーメッセージとソースコードの効率的な解析手法　
5.構造分析とリファクタリング　6.成果物の品質、倫理、セキュリティ確認

人工知能の中で特に注目を集めているディープラーニングについて、最も成功している画像認識技術を題材に、各パラメータの意味を解読しながら実際に学習させ、判別の精度を高める過程を概観しその基礎を学びます。

Windowsのコマンドプロンプトの操作ができ、人工知能(AI)やディープラーニングの技術に興味がある方

1.機械学習とは　2.反復学習と学習結果の見方　3.学習データの与え方
4.ニューラルネットワークの構造　5.CNNとは　6.ディープラーニングとは　7.課題(写真の判別)

AI時代のデータ活用に必要な分析と予測の基本を学びます。多様な実データを用いて、前処理・可視化から分類・回帰・クラスタリング・時系列予測までを実践的に習得します。また、ChatGPTを活用し作業効率を高めながら、業務で応用できる分析力を身につけます。

データ分析や予測モデルを業務で活用したい方、一定のプログラミング経験がある方が望ましいです。

1.データ活用の全体像　2.データ前処理と可視化　3.教師あり学習(分類・回帰)　4.モデル評価と改善手法　5.教師なし学習(次元削減・クラスタリング)　6.時系列データ分析と予測の基礎　7.総合演習

デジタル社会では、感覚的な説明よりも論理的で伝わるプレゼンテーションが求められます。
ストーリー設計・スライド構成・心理面へのアプローチを体系的に学び、座学と実践を通して納得させる伝え方を身につけます。実技ではプレゼンテーションを撮影し、改善ポイントを客観的な視点で振り返ります。
聴衆の心をつかむ・心に残るプレゼンテーション技法を習得できます。

1.プレゼンテーションの前提　2.効果的な資料の作成　3.シナリオの基本構成　4.聞き手の分析
5.話し方のコツ(ソフト利用の詳細講義はありません。)