7つの主要ステップ（後半）
技術習得と実践を通して成果を創出する4つのプロセス
4
Python基礎とデータ分析入門
pandas
matplotlib
seaborn
CSVデータ処理
KPI設計
matplotlib
seaborn
CSVデータ処理
KPI設計
CSVなど外部データの読み込みと前処理
分析に必要な最低限のスキルセットを短期間で習得
5
画像処理・AI入門（課題に応じて）
OpenCV
YOLO
scikit-learn
予測モデル
YOLO
scikit-learn
予測モデル
機械学習（scikit-learn）での予測モデル構築
施設点検、農業、自動化など画像ベースの課題に対応
6
実践：課題解決のプロトタイプ開発
仮説に基づいた分析 or モデル化
BIツール／アプリ化（Streamlitなど）で実装
スモールスタートで実証（PoC）、PDCAを高速回転
7
発表・プレゼンテーション
スライド＋デモで、課題→分析→結果→提案を報告
ステークホルダーや外部ゲストに発表
アウトプット志向で、学びを社会に還元
技術×実践で、リアルな価値を提供できるDX人材へと成長