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1．Pythonの概要
1-1．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
2-1．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？
2-2．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）
2-3．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
3-1．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
3-2．実演：Pythonを用いたデータ分析
4．データ可視化
4-1．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）
4-2．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
5-1．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
5-2．実演：データ処理～BigQuery投入～LockerStudio連携