今回の企画は前払い枠の性質上、キャンセルをいただいてもご返金は出来かねます。何卒ご了承くださいませ。

こんな人向けです

ノンプログラマーにとってPython を学ぶことが難しい理由の１つに、実務で使う場面が想像しづらいという点があります。
今回の企画では、Python コーディングの基礎について課題をこなして復習しつつ、最終的にExcel ファイルのPython での取り扱いについて学習することを目標にしています。

単にPython の基本コーディングだけを学習・復習したい方は、前半のみの参加も可能です

書籍・所持品について

以下を使用します。

• 退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング | Al Sweigart, 相川 愛三 （事前に購入いただいていることを前提に進めます。）
• .py ファイルまたは .ipynb ファイル を取り扱うことのできるPC

環境構築に慣れない方は、Anaconda のインストールまたはGoogle Colaboratory をおすすめします

• 【Python】非エンジニアWindowユーザー向けのAnacondaインストールの手順
• Google Colaboratory事始め - Qiita https://qiita.com/kouki_outstand/items/cd24dccbaa92274be39e

今回の内容

前半パート：１～８章（基本のPython コーディング） 土曜13:00 - 18:00

• あまり12章と関連が薄い項目についてはスキップする場合があります
• Python の基本コーディングだけを学習・復習したい方は、前半のみの参加も可能です

質問用Slack チャンネル

後半パート：12章「Excelシート」 日曜14:00 - 15:20

使用するモジュール（後半パート）：openpyxl

• openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files — openpyxl 2.6.2 documentation

VBA と比較して

• ボタンの設置などで難点があるため、Excel ファイル自体をアプリケーション化する用途には向かない可能性があります
• 一方、機械学習用のモジュールとシームレスに連携できるなど、プロジェクトによってはこちらが有利な気がします
• また、VBA でのコードはバージョン管理上の難点があると聞いており、その点はopenpyxl に分がありそうです

Pandas でのExcel 処理などと比較して

• Excel ファイルへの出力において、VBA チックな処理がしたいかどうかという気がします
• 単にDataFrame として読み込んで処理して、結果を出力くらいでは必要ないかもしれません

会場について

東京都台東区浅草橋5-4-5　ハシモトビル401

• MAP：http://akibacode.blogspot.jp/2016/01/blog-post_74.html