Python講義では、データ処理から分析、可視化、レポート作成までの一連の流れを解説します。まず、Pythonの利点や主要ライブラリ (polars, BERTopic, plotly, BigQuery, Streamlitなど) を紹介し、Google Colaboratoryを活用した実演を行います。次に、データ処理の重要性を強調し、pandasとpolarsの比較、特許データ処理の実例 (explode, cumsum, map_elementsなど) を交えて解説します。データ分析では、異常検知やBERTopic、ネットワーク分析、リスク分析など具体例を示します。可視化のセクションでは、plotlyやnetworkxを活用し、地図との融合やSankey Diagramの作成も実演。最後に、Pythonを用いたレポート作成手法 (python-pptx,MARP) や、ダッシュボードへのデータ統合を紹介し、実践的な活用法を学びます。

1. Pythonの概要
   1. Pythonの特徴と利点
      1. Pythonを利用するメリット
      2. 主要なPythonライブラリの紹介
         • polars
         • BERTopic
         • plotly
         • BigQuery
         • Streamlit
         • UMAP
         • networkx
         • LangChain
      3. 手軽に試せる環境
         • Google Colaboratory
         • 生成AIとの対話活用
      4. 実演:Colaboratoryで簡単なデモ
2. データ処理の基礎と応用
   1. データ処理の重要性
      1. Pythonによるデータ処理の流れ (データ取得〜整形)
      2. pandas vs polars vs BigQuery:どれを使うべきか?
   2. データの読み込みと前処理
      1. データの読み込み
         • pl.read_*
         • pd.read_*
      2. 基本的なデータ処理
         • 列追加
         • フィルタリング
         • 集約
         • グルーピング
         • ピボット
         • 抽出
   3. 特許データ処理の実践
      1. よく使う処理
         • explode
         • cumsum
         • map_elements
         • pl.when
      2. Polars100本ノックの紹介
      3. 実演:特許データの前処理
3. データ分析の実践
   1. Pythonでできるデータ分析の種類
      1. 異常検知
      2. BERTopicによるトピック分析
      3. ネットワーク分析
      4. 自作分類モデル
      5. 「事業等のリスク」分析
   2. 実演:Pythonを用いたデータ分析
4. データ可視化
   1. 可視化ライブラリの活用
      1. polars, pandasとの連携
         • plotly
         • networkx
         • gephi
      2. イロモノ系可視化
         • 地図と融合
         • Sankey Diagram
         • plotAPI
   2. 実演:データの可視化
      1. 実際に可視化してみる
      2. 生成AIを活用したグラフ調整
         • 軸設定
         • 目盛り変更
         • 配色調整
5. レポート作成と応用
   1. Pythonを活用したレポート作成
      1. 手作業を減らすツール
         • python-pptx
         • MARP
      2. ダッシュボードとの連携
   2. 実演:データ処理〜BigQuery投入〜LockerStudio連携