【公開講座】リスキリングデータサイエンティストコース～自社人材をデータサイエンティストとして育成する！

新人ＳＥ向けコース
全新人・内定者向けコース

リスキリングデータサイエンティストコース３つのポイント

自社人材をデータサイエンティストとして育成するのが合理的

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。
統計学や機械学習の知識・プログラミングの技術など、求められるスキルは少なくないですが、これらを自社人材に身につけさせることで、スムーズに社内のＤＸ推進が進められるようになっていきます。

データサイエンティストに必要な３つのスキルを高める

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。

①ビジネス力：課題を整理し解決につなげていく力
②データエンジニアリング力：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
③データサイエンス力：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

本コースにおいても、効果的なデータ活用のために、これら３つのスキルをバランスよく伸ばしていくことを目指しています。

本コースの目的は、データサイエンティストに必要なスキルの基礎を取得すること

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。

研修・コース概要

対象者

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、データサイエンス初学者の方や文系ＳＥの方におすすめです。
開催期間

全７テーマ、１２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可能な場合がございます。ぜひご相談ください。

過去に開催した講座の様子は、こちらのブログをご覧ください

コースの流れ

データ分析に必要な統計・ＡＩなどの基本的な知識を、ビジネス視点で身につける

データベース基礎研修（２日間）

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。ここでは、データサイエンティストに限らず、あらゆるシステムの開発やＩＴの活用に必要不可欠なデータベースの基礎を学びます。
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

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。ここでは、Microsoft Excelを使用し、データ分析の基礎である相関係数や回帰分析など、ビジネスにおいて社内のデータを活用するためのスキルを学びます。
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は、ただ分析のスキルを身につければよいのではなく、どのように社会的ニーズに応えていけば良いかを知っている必要があります。ここでは、ＡＩという一見難しく見える技術を、ビジネスにどのように取り込んでいけば良いのか、基本的な知識を学びます。

データサイエンティストに必要不可欠な、データを使った問題解決スキルを強化する

ＳＥ向け問題発見研修

ＳＥやＩＴコンサルタントに求められる重要なスキルの１つとして「問題発見力・解決力」が挙げられます。ここでは、現場のシステム開発や要件定義で良く用いられる、問題解決の基本的な流れやマトリックス法、特性要因図などの具体的手法について学び、問題の発見・真因追及のスキルを強化します。
情報活用力養成研修～情報の収集・整理・分析編

データサイエンティストは、情報・データを活用して、社内外の問題解決を進めていきます。ここでは、情報やデータをどのように扱えば良いか、問題を解決するためにどのような仮説を立てれば良いか、どのような分析を行えばよいかなど、店舗運営を主なケースとして扱いながら学んでいきます。

ハンズオンのPython実践演習で、実務で使えるデータ分析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開発の標準言語「Python」を用いてプログラミングの基本を身につけます。機械学習やディープラーニングなどのデータ分析においては、Pythonのライブラリが非常に充実しています。Ｃ言語やJavaではなく、Python言語を初めての学習に用いることで、これらの開発にスムーズに移行できるようになります。
ＡＩ開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを理解する編（３日間）

実際にPythonの機械学習ライブラリを用いて、機械学習・ディープラーニングをハンズオンで学びます。データの前処理、学習、リリースの流れなど、どのようなデータを扱う上でも必要になる、データ処理スキル・データ分析スキルが身につきます。

受講料

406,600円／名（税込）

スケジュール・お申込み方法

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テーマ別のお申込みはこちら

研修名	個別のお申込み
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）	お申込み
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	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	お申込み
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	お申込み
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	お申込み
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）	お申込み
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理解する編（３日間）	お申込み

企画担当者の声

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。

よくあるご質問

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。

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。
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。

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。
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。

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。
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。

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。
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。

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。