公開講座の年間実績※1
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研修やスケジュールが見つからなかった方、資料が必要な方におすすめ
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オンライン人材育成
企業内研修は、すべてオンラインで実施可能です
動画教育・eラーニング
データやDVDの買い切り、レンタル視聴、定額制見放題など、様々なプランでご提供します
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近年、データ活用を通してビジネス課題を解決するデータサイエンティストが大きな注目を浴びています。
コロナ禍を経て、DX（デジタルトランスフォーメーション）の重要性が認知されるようになってきました。ITやAIの活用をより促進していくためには、データ活用できるデータサイエンティストの確保と育成が必要です。
統計学や機械学習の知識・プログラミングの技術などデータサイエンティストに求められるものは多いです。これらのスキルを基本から身につけていくことが活躍への第一歩につながります。
データサイエンティストは、企業の課題を抽出して、科学的手法やアルゴリズム、システムを用いてデータを分析・分類し、課題解決を図ります。組織の実情をよく理解しているのは、自社内の人材です。企業の課題に通じた人材がデータを活用することで、より効果的な課題解決が実現できます。
データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要なスキルとしてビジネス力・データエンジニアリング力・データサイエンス力を掲げています。
ビジネス力とは、課題を整理し解決につなげていく力。データエンジニアリング力はプログラミングなどを行い、適切にデータの運用を行う力。そしてデータサイエンス力は統計学や機械学習などの知見を基にデータ分析を行う力です。
効果的なデータ活用のために、これらをバランスよく伸ばしていくことが望まれます。
本コースではAIの基礎知識や分析のための統計学や機械学習の基礎知識、PythonやSQLのプログラミングの学習を通して、データサイエンティストに必要な３つのスキルの基礎を総合的に体得することを目的とします。
本コースを足がかりとして、データサイエンティストの第一歩を踏み出し、課題解決につながるスキルの習得を目指していただけます。
■参加者
データサイエンティストに必要なビジネス力・データエンジニアリング力・データサイエンス力の基礎をバランスよく高めて、データ活用を促進したい方。
特に、文系SEの方で、データサイエンス初学者の方におすすめです。
■開催期間
全７テーマ１４日間
■開催時間
１日あたり５時間４５分（１０：００～１６：４５）
※４月開催分のみ、１日あたり７時間（９：００～１７：００）
■開催会場
原則、オンライン開催となります。
※お客様のご要望がございましたら、来場型と組み合わせた、ハイブリッド型での研修も予定しております。
ぜひご相談ください。
１．ビジネス力（business problem solving）
データサイエンスを有効活用するには、ビジネス課題を把握して、データ分析を行う目的を明確にすることが重要です。
AIの基礎知識や、データの扱い方や読み方、課題発見の力を高めます。
２．データエンジニアリング力(data engineering)
データ分析の精度を上げるには、データの収集や抽出・処理など、適切な運用のための準備が欠かせません。
SQLとPython、データサイエンスに必須な２つのプログラミング言語を活用し、運用力を向上させます。
３．データサイエンス力(data science)
実際のデータ分析には、統計学や機械学習の知識を持ち合わせていることが必須と言えます。
統計学や機械学習の基礎知識をExcelやPythonでのハンズオンを活用しながら、データ分析を行う力を高めます。
データ分析の基礎である回帰分析についても解説します。
５００,３００円（税込）
人財育成スマートパックご利用の場合、１，９４０ポイント
◆まとめ申込みご希望の方はこちら
| 開催月 | 開催日 | まとめお申込み |
|---|---|---|
| 2021年12月 | 2021年12月08日(水)～2021年12月27日(月) |  |
◆個別のお申込みご希望の方はこちら
| 研修名 | 個別のお申込み |
|---|---|
| AIをビジネスに活用するための基本が身につく ビジネス活用のためのAI・人工知能研修 |
|
| データサイエンティストに必須な統計の基礎を習得する ビジネスデータの分析研修～職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ |
|
| 仮説立案⇒データ収集⇒データの精査⇒データの分析⇒施策立案の流れが身につく 情報活用力養成研修～情報の収集・整理・分析編 |
|
| ビジネス課題解決に向けて、的確に課題を把握する力が身につく SE向け問題発見研修 |
|
| AIの学習に必要なデータの蓄積・抽出方法を習得する データベース基礎研修（2日間） |
|
| AI開発の標準言語「Python」の基礎スキルを身につける （プログラミング初心者向け）Python基礎研修（3日間） |
|
| AIは簡単に作れる！AIの仕組みや開発の流れ、機械学習・ディープラーニングを学ぶ AI開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを開発する編（5日間） |
|
WEBinsourceからもお申込みいただけます。
※本サービスのご利用には、当社かんたん研修お申込みシステム「WEBinsource」へのご登録（無料）が必要です。
データサイエンティストに求められるスキルは多岐に渡ります。そのため、データサイエンティストになるために、「どんな力を身につければいいか分からない」「どこから勉強すればいいか分からない」といったように、ハードルが高いのが実情です。
そこで本コースでは、主に文系SEの初学者の方を対象として、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルの基礎を総合的に学べるコースを企画しました。
本コースを通してデータサイエンスの世界を体感いただき、データサイエンスを本格的に学ぶきっかけとしていただければ幸いです。
Ｑ１．コースすべてではなく、1テーマだけでも参加できますか。
Ａ１．可能です。各テーマの個別ページよりお申込みください。なお、途中のテーマからご参加の場合は、先行実施テーマの内容が前提知識となっているものがございます。前提知識をお持ちでない場合は、併せてお申込みいただくことを強く推奨いたします。
Ｑ２．AIやデータサイエンスについて素養がないのですが、ついていけるでしょうか。
Ａ２．本コースはこれまでにAIやデータサイエンスを学んだことがない方でも、無理なくデータサイエンティストの基礎を学べる設計ですので、ご安心ください。
Ｑ３．文系がデータサイエンティストになるのは難しいのではないでしょうか。
Ａ３．学ぶ内容として、統計学やプログラミングなど理系の要素があるのは事実です。しかし、自社の課題を把握して言語化する、分析の結果を考察して説明するなど、文系の要素も求められます。文系だから向いていない、理系だから向いているというものではなく、文理融合が重要です。
Ｑ４．どうしてデータサイエンティストがこれから求められるのでしょうか。
Ａ４．技術の進歩により、現代社会では大量のデータ、いわゆるビッグデータが扱われるようになりました。ビッグデータを分析することにより自社の課題や問題を科学的なアプローチで解決することが可能になりました。
しかし、AIやビッグデータを扱える人材は、まだまだ少なく、企業は中々データサイエンティストを確保、育成ができないのが現状です。
Ｑ５．本コースに参加することでどのようなことができるようになるでしょうか。
Ａ５．データサイエンスの基礎を学ぶことによって、データの読み方や使い方を理解し、データサイエンスの基本手法である回帰分析などが使えるようになります。回帰分析を学ぶことによって、例えば「広告と売り上げの関連性」といったように、要因同士の関連性を分析することができるようになります。
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