フェーズ1：Python基礎（計8週間）
ステージ1-1：環境構築と最初のステップ（2週間）
- Week 1: 開発環境の準備
- Anacondaのインストールと基本設定
- JupyterNotebookの基本操作（セルの実行、マークダウンの使用）
- VSCodeの紹介
- 実践課題: 「Hello World」の表示、簡単な計算の実行
- Week 2: Python基本文法の第一歩
- 変数の定義と使用
- 基本データ型（整数、浮動小数点、文字列）の理解
- 簡単な数学演算と文字列操作
- コメントの書き方と良いコーディング習慣
- 実践課題: 個人情報（名前、年齢など）を変数に格納して表示するプログラム
ステージ1-2：制御構造とデータ構造（3週間）
- Week 3: 条件分岐
- if文、else文、elif文の使い方
- 比較演算子と論理演算子
- ネストされた条件
- 実践課題: 入力された数値が正か負か、偶数か奇数かを判定するプログラム
- Week 4: 繰り返し処理
- for文によるループ
- range関数の使い方
- while文によるループ
- break文とcontinue文
- 実践課題: 1から100までの合計を計算する、特定パターンの出力
- Week 5: データ構造
- リスト（作成、アクセス、修正、メソッド）
- 辞書（キーと値、アクセス、メソッド）
- タプルと集合の基礎
- リスト内包表記の紹介
- 実践課題: 社員情報を辞書で管理し、特定条件で検索するプログラム
ステージ1-3：関数とファイル操作（3週間）
- Week 6: 関数の基礎
- 関数の定義と呼び出し
- 引数と戻り値
- デフォルト引数と可変長引数
- スコープとは何か
- 実践課題: 複数の計算機能を持つ電卓関数の作成
- Week 7: モジュールとパッケージ
- importの使い方
- 標準ライブラリの紹介
- pipによるパッケージのインストール
- 独自モジュールの作成
- 実践課題: 日付操作のためのdatetimeモジュール使用
- Week 8: ファイル操作の基礎
- テキストファイルの読み書き
- CSVファイルの基本操作
- ファイルパスの扱い方
- with文を使ったファイル操作
- 実践課題: CSVから社員データを読み込み、特定の条件で集計
フェーズ2：業務自動化入門（計10週間）
ステージ2-1：Excel操作の自動化（4週間）
- Week 9-10: openpyxlによる基本的なExcel操作
- ワークブックとワークシートの操作
- セルの読み書き
- セルの書式設定
- 数式の取り扱い
- 実践課題: 既存のExcelデータの読み込みと新規シートへの集計結果出力
- Week 11-12: pandasによるExcel操作
- DataFrame、Seriesの基本
- ExcelファイルのDataFrameへの読み込み
- データの選択、フィルタリング
- データ加工とExcelへの書き出し
- 実践課題: 売上データの月次/部門別集計と結果のExcel出力
ステージ2-2：自動化ツールの基礎（3週間）
- Week 13: PyAutoGUIによる操作自動化
- マウス操作の自動化
- キーボード入力の自動化
- スクリーンショットの取得と画像認識
- 安全対策（緊急停止方法）
- 実践課題: 定型Webフォーム入力の自動化
- Week 14: OS関連の自動化
- osモジュールの基本
- ファイルとディレクトリの操作
- サブプロセスの実行
- 環境変数の取り扱い
- 実践課題: ファイル名/更新日によるファイル整理ツール
- Week 15: 定期実行とスケジューリング
- Windows Task Schedulerの設定
- cronによる定期実行（Mac/Linux）
- ログ取得の実装
- エラー処理の基本
- 実践課題: 毎日決まった時間にバックアップを取るツール
ステージ2-3：実務自動化プロジェクト（3週間）
- Week 16: 業務フローの分析
- 自動化可能な業務の特定
- フローチャートの作成
- 入力と出力の定義
- 異常系の検討
- 実践課題: 自動化する業務フローの文書化
- Week 17-18: 自動化ツールの開発
- これまでの知識を組み合わせたツール開発
- エラー処理の実装
- ユーザーインターフェース検討
- リファクタリングとコード整理
- 実践課題: 実際の業務に使える自動化ツールの完成
フェーズ3：データ分析基礎（計10週間）
ステージ3-1：データ操作の基礎（4週間）
- Week 19-20: pandasによるデータ操作
- DataFrameの詳細操作
- データのクリーニングと前処理
- 欠損値、重複、異常値の処理
- グループ化と集計関数
- 実践課題: 売上データのクリーニングと基本的な集計分析
- Week 21-22: numpyと数値計算
- 配列操作の基礎
- ベクトル化演算
- 統計関数
- 乱数生成
- 実践課題: 販売データのサマリー統計と特性分析
ステージ3-2：データ可視化（3週間）
- Week 23: matplotlibによる基本グラフ
- 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図
- グラフのカスタマイズ
- 複数グラフの描画
- グラフの保存
- 実践課題: 月次売上推移グラフの作成
- Week 24: seabornによる統計可視化
- seabornの基本
- 分布プロット
- カテゴリカルプロット
- ヒートマップと相関
- 実践課題: 顧客属性と購買傾向の関係性可視化
- Week 25: 高度な可視化
- インタラクティブグラフ（Plotly入門）
- 地理データ可視化
- 複合グラフ
- ダッシュボード化
- 実践課題: 営業成績ダッシュボードのプロトタイプ
ステージ3-3：データ分析実践（3週間）
- Week 26: 基本統計分析
- 記述統計
- 相関分析
- t検定、カイ二乗検定の基礎
- 信頼区間
- 実践課題: マーケティング施策の効果測定
- Week 27-28: 分析プロジェクト
- 分析課題の設定
- データ収集と前処理
- 探索的データ分析
- レポート作成
- 実践課題: 実データに基づく事業課題の分析と提案
フェーズ4：応用スキル（計12週間）
ステージ4-1：高度な自動化（4週間）
- Week 29-30: Webスクレイピング
- HTMLの基本
- BeautifulSoupの使い方
- Seleniumによる動的ページ操作
- スクレイピングの倫理とルール
- 実践課題: 価格比較サイトからの定期的なデータ収集
- Week 31-32: API連携
- HTTP通信の基礎
- requestsライブラリ
- REST APIの利用
- JSONデータの処理
- 実践課題: 外部サービス（天気、為替など）と連携したアプリ
ステージ4-2：機械学習入門（4週間）
- Week 33-34: 機械学習の基礎
- 教師あり学習の概念
- scikit-learnの基本
- 回帰分析入門
- 分類モデル入門
- 実践課題: 顧客離反予測モデルの構築
- Week 35-36: 機械学習実践
- モデル評価の手法
- ハイパーパラメータチューニング
- クロスバリデーション
- モデルの保存と読み込み
- 実践課題: 売上予測モデルの構築と評価
ステージ4-3：総合プロジェクト（4週間）
- Week 37-38: 自動化+分析の統合プロジェクト計画
- 業務課題の選定
- 要件定義
- システム設計
- 開発計画作成
- 実践課題: プロジェクト計画書の作成
- Week 39-40: 総合プロジェクト開発と発表
- システム実装
- テストと評価
- ドキュメント作成
- 発表準備
- 実践課題: 業務改善ソリューションの完成と発表
補足：継続的な学習リソース
独学のためのリソース
- 書籍
- 『みんなのPython 第4版』（柴田淳）
- 『退屈なことはPythonにやらせよう』（Al Sweigart）
- 『Pythonによるデータ分析入門』（Wes McKinney）
- 『仕事がはかどるPython自動処理』（クジラ飛行机）
- オンライン学習プラットフォーム
- Progate（基礎文法）
- Udemy（「Python基礎から応用」「Pythonによる自動化」など）
- Coursera（「Python for Everybody」など）
- PyQ（日本語での体系的なPython学習）
コミュニティとサポート
- コミュニティ
- PyLadies Tokyo（女性向けPythonコミュニティ）
- PyCon JP（年次カンファレンス）
- Python入門者の集い（オンライン勉強会）
- connpass/Doorkeeper上のPython関連勉強会
- Q&Aサイト
- Stack Overflow（英語）
- teratail（日本語）
- Qiita（日本語）
チーム学習のためのヒント
- ペアプログラミングの実施
- 週次進捗共有会の開催
- 社内ミニハッカソンの企画
- 業務改善アイデアコンテスト
進捗管理ツール
- 週次振り返りシート
- 学習日記テンプレート
- スキルチェックリスト
- ポートフォリオ作成ガイド
