タグチメソッドL18実験解析プログラムを作成しながら学ぶPython入門
＜概要＞
プログラミング言語の学び方として、すでに開発されたプログラムを読み解きながらスキルを身に着ける方法がある。本セミナーでは、1990年代に普及が始まり、技術開発の現場で常識となったタグチメソッド（TM）のL18実験解析プログラムを事例にPythonプログラミング技法を学ぶ。
TMの概略あるいは本セミナーで扱うL18実験を全く知らない技術者でも、セミナーの中で実験計画から解析までその手順を解説するのでプログラミング技法を学ぶための障害は無い。TMのL18実験解析プログラムを事例に、Pythonのスキルを身に着けることができる。
なお、本セミナーで使用するプログラムのエンジン部分を参加者には事前に無料配布し、セミナーの予習としてPythonプログラム開発環境構築を行い動作確認していただくので、コンピューターを手順に従い操作できる最低限のスキル（ワープロや表計算ソフトを使用できるレベル）が必要である。また、TM未経験者は、本セミナー終了後「Pythonで理解するタグチメソッド」を受講すれば、動特性から静特性のSN比まで使いこなした実験計画を実行し解析できるようになる。
＜習得できるスキル＞
Pythonプログラミングの初歩から中級レベルまでのスキル。
コンピューターを用いる問題解決法。
タグチメソッド動特性によるＬ１８実験について
＜対象＞
技術開発を担当する新入社員
技術系中堅社員
企業でPythonプログラムを提供する立場の方
＜内容＞
1.プログラミング言語概論
1.1.コンピューターの仕組みとプログラミング言語
1.2.プログラミング言語の歴史
1.3.オブジェクト指向の考え方
1.4.Pythonの普及
1.5.技術者にとってPythonの優位性
1.6.Pythonにできること
2.Pythonの導入
2.1.要求マシンスペック
2.2.事前学習にお勧めのサイト
2.3.開発環境の準備
2.4.基本用語と基本文法（1）
3.動特性のSN比を用いたタグチメソッド実験事例
3.1. タグチメソッド概略
3.2. 難燃性PC/ABSの開発事例
4.解析プログラム例によるPython入門
4.1.基本文法（2）
4.2.データ構造
4.3.クラスと関数
4.4.ファイル操作
4.5.各種モジュールの扱い方
4.5.1.Pandas
4.5.2.Matplotlib
5.動特性のＳＮ比を用いたＬ１８実験解析プログラム
5.1.プログラムの全体像とデータ設計
5.2.動特性のSN比計算プログラム
5.3.L18実験計画と解析準備
5.4.補助表作成プログラム
5.5.分散分析のプログラム
5.6.要因効果図作成プログラム
6.まとめ
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