本セミナーでは、Pythonをこれから活用したい初心者を対象に、エクセルで行っている解析ができる程度の最低限の文法を解説する。また言語のスクリプトの側面を利用して、初心者でもすぐに理解ができて実用的なプログラムを用いて実演を行う。
　実演では、タグチメソッドのL18実験シーンを想定したプログラムを参加者に配布し、プログラムを実行して結果を表示さする所まで体験する。配布プログラムにL18以外の直交表を記述すれば動特性を用いたタグチメソッド実験にそのまま利用できる。
　タグチメソッドは難解と言われるが、メソッドさえ身につければ仮説を用いる科学の実験計画よりもその実施は容易であり、ロバストの高い製品設計を実現できる。問題となるのは、メソッドを理解し身に着け解析できるようになるのか、という部分である。そこでPythonがスクリプト言語であることに着目し、本セミナーで配布するプログラムは、タグチメソッドの作業手順通りのアルゴリズムで書いている (プログラムコードを読み解き理解できるとタグチメソッドの実験と解析を学ぶことになる) 。タグチメソッドの知識が無くてもプログラムのアルゴリズムから、セミナーで学んだ文法の復習をしながらタグチメソッドの解析手順を理解できるように工夫している。実演は、動特性を用いたL18実験の解析であるが、この実演で日々Pythonを立ち上げておけば、解析作業はMicrosoft Excelよりも手軽にできるという実感を学べると期待している。

1. Python学習に必要な事前準備と基礎知識
   1. 開発環境を準備する
   2. 必要なマシンスペック
   3. 基本用語&基本文法
   4. 事前学習におすすめのサイト
2. 基本的なPCの操作とプログラムの動作原理
   1. Windowsの場合はコマンドプロンプト
   2. Mac、 Linuxの場合はターミナル
   3. 無償の開発ツール
   4. プログラムの動作原理
3. 研究者・技術者にとっての「Python」の優位性とは?
   1. 「Python」で出来ること
      • AI (機械学習・深層学習)
      • Webサイト作成
      • ゲーム制作
      • ブロックチェーン開発
      • Web上の情報収集ツール
      • データ処理・分析・解析
   2. 「Python」で行う機械学習やデータ処理・分析・解析とは?
      • そのメリットとデメリット
      • 従来ツールとの比較など
4. データ処理・分析・解析およびタグチメソッドや機械学習への応用などデータサイエンスの基礎知識
   1. データサイエンス概論
   2. タグチメソッド概論
   3. 機械学習概論
5. Python概論
   1. プログラミング言語概論
   2. オブジェクト指向概論
   3. Python普及の要因
   4. Python全体像
6. 本日必要なPython必須知識
   1. 変数と型
   2. 組み込み関数
   3. 名前空間とスコープ
   4. 配列のデータ構造
   5. 条件分岐とループ
   6. ファイル操作
   7. Pythonの「これだけ」は知っていて欲しいポイント、
      直ぐに使える小技
7. Pythonの応用例、いくつかの実演
   1. Pythonを活用したタグチメソッドの例
   2. Pythonを活用した材料開発の例
   3. その他
• 質疑応答