ChatGPTと学ぶ、データ分析と機械学習の世界へようこそ！

Part 1：Python超入門（初心者向け）

誰でもできるPython超入門──基礎からChatGPT連携まで学べる最短ルート！

	タイトル	概要
①	環境構築	Pythonはインストール不要。Google Colabを使って5分で環境を整えよう。
②	Pythonの始め方	計算と出力の基本を通して、Pythonプログラムの第一歩を踏み出そう。
③	変数とリスト	データを扱うための基礎「変数」と「リスト」の使い方をしっかり学ぼう。
④	if文	条件に応じて処理を分岐させる、基本的な「判断」の書き方をマスターしよう。
⑤	for文	繰り返し処理の基本であるfor文を使って、効率的なコードを書こう。
⑥	while文	条件によるループ処理を学び、より柔軟なプログラム構造を理解しよう。
⑦	関数	処理を整理・再利用するための「関数」の考え方と書き方を身につけよう。
⑧	ライブラリ（pandas）	データ分析の定番ライブラリ「pandas」で、表形式データを自在に扱おう。
⑨	ライブラリ（numpy）	科学計算に欠かせない「numpy」で、高速かつ正確な数値処理を体験しよう。
⑩	ライブラリ（matplotlib）	データを視覚化する「matplotlib」を使って、グラフ作成の基本を学ぼう。

Part２：Python×ChatGPT

ChatGPT をPythonに応用しよう！

	タイトル	概要
⑪	ChatGPTって何？	ChatGPTの仕組みや特徴、できること・できないことをわかりやすく解説。AIとの対話の可能性を探ります。
⑫	ChatGPTの始め方	OpenAIアカウントの作成、ChatGPTの使い方、GPT-3.5/4の違い、無料・有料プランの違いなどを紹介。
⑬	Pythonへの応用	ChatGPTを活用して、コードの作成やエラーの修正を行う実践例を紹介。

Part ３：データ分析＆AI入門（中級者向け）

データ分析＆AI入門──データ分析の基礎から機械学習のしくみまで、実践でしっかり学べます！

	タイトル	概要
⑭	データ分析の手順	仮説設定から集計・可視化まで、データ分析の基本的な流れを体系的に学ぼう。
⑮	機械学習とは	機械学習の仕組みと役割を、実例とともにわかりやすく解説。
⑯	教師あり学習と教師なし学習	ラベルの有無による2つの学習手法の違いと、使い分けのポイントを理解しよう。
⑰	回帰分析	数値データから未来を予測する「回帰分析」の考え方と、Pythonによる実装方法を紹介。