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じっくり深めるデータサイエンス研修～３つのスキルでリテラシー向上（１日間）

じっくり深めるデータサイエンス研修～３つのスキルでリテラシー向上（１日間）

必要な知識を網羅的に学び、データサイエンティストとしての一歩を踏み出す

研修No.B ANL694-0400-5875

対象者

  • 若手層
  • 中堅層

・データサイエンティストを目指す方
・データ分析の担当者

よくあるお悩み・ニーズ

  • データサイエンティストになるために、何から学べばよいかわからない
  • データ分析の仕方だけでなく、その工程におけるポイントを知りたい
  • やみくもではなく、目的にあわせて論理的に分析できるようになってほしい

研修内容・特徴outline・feature

データサイエンティストとしてのリテラシーを網羅的に身につける研修です。課題を発見・解決するための「ビジネス力」、データ整備に必要な「データエンジニア力」、統計学や機械学習を駆使して分析するための「データサイエンス力」の３つを体系立てて学びます。基本的な考え方やスキルを理解することで、初心者の方でも実務でのデータ分析をイメージできるようになります。

※本研修には、Excelなどを使ったデータ分析の実践ワークは含まれていません
※事前に 「じっくり学ぶデータサイエンス研修～ビジネス教養としてのデータ活用（１日間）」を受講いただけるとより効果的です

研修のゴールgoal

  • ①データサイエンティストに必要なスキルとキーワードを理解する
  • ②データ分析の目的を定め、最適な分析手法を選ぶことができる
  • ③ビジネス活用や課題解決につながるデータ分析ができるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．はじめに
    （１）データサイエンティストに必要な３つのスキル
    （２）３つのスキルの概要
    【ワーク】３つのスキルの中で、特に学びたいことを共有する
    （３）研修の目的
講義
ワーク
  • ２．ビジネス力
    （１）課題設定
    【ワーク】自分の業務に関連するＫＧＩとＫＰＩを考える
    （２）論理的思考
    【ワーク】テーマを１つ選び、WHYの並びたてを利用して根拠を挙げる
    （３）スコーピング
    （４）データの収集
    （５）仮説検証型データ分析と仮説探索型データ分析
    （６）評価
    （７）実装・モニタリング
    （８）データ倫理
    （９）ＥＬＳＩ
    【ワーク】ビジネス力の活かし方を検討する
講義
ワーク
  • ３．データエンジニア力
    （１）プログラミング
    （２）データの型
    （３）アルゴリズムとフローチャート
    （４）エンジニアリングによるデータ収集
    【ワーク】Webページからの情報収集の目的をまとめる
    （５）データの構造
    （６）ＳＱＬによるデータベースの処理
    （７）ＳＱＬによるデータベースのフィルタリング
    （８）ＳＱＬによるデータベースの集計
    （９）データの前処理
    （10）セキュリティの３要素とマルウェア
    【ワーク】エンジニア力をどのように活かすかを考え共有する
講義
ワーク
  • ４．データサイエンス力
    （１）代表値
    （２）分散と標準偏差
    （３）データの可視化～ヒストグラム
    （４）データの可視化～箱ひげ図
    （５）データの可視化～散布図
    【ワーク】グラフ作成の手法ごとに、どのようなデータを可視化したいか考える
    （６）クロス集計
    （７）データの定義
    （８）データのバイアス
    （９）確率変数と確率分布
    （10）正規分布
    （11）推定と検定
    （12）検定の考え方
    （13）機械学習
    （14）回帰分析
    （15）クラスター分析
    【ワーク】回帰分析やクラスター分析で何を分析したいかを共有する
    （16）画像処理
    （17）自然言語処理
    【ワーク】データサイエンス力を活用する場面を考える
講義
ワーク
  • ５．まとめ
    【ワーク】自分の業務にデータサイエンスをどう活用するかを考える
ワーク

9539

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

近年、膨大なデータから意味のある情報や規則性を見出し、課題解決に活用できるデータサイエンスへの注目度が上がっています。比例してデータサイエンティストの需要が高まっていますが、ただ数字に強いだけではビジネスの現場で活躍することはできません。データ分析は、さまざまな資質の掛け算で成り立っており、バランスよくスキルを身につけることが不可欠です。広範囲な知識が求められデータサイエンスの分野において、その入門的な位置づけの研修として開発しました。

研修のプロがお答え 全力Q&Aqa

お客さまから「データサイエンティスト研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

「データの集め方」ではなく、「データの扱い方」を学ぶ点です。
ビジネスでデータを扱うことは、数学の問題を解くのとは異なります。現場では日々状況が変わっていき、今まで効果的だったものが、急に効果的でなくなったりします。その中で情報を取捨選択して分析をし、出た結果を深く、柔軟に理解をする能力が、データサイエンティストには求められます。
そこで弊社のデータサイエンティスト研修では、データ分析の基本的な手法を習得することに加えて、得られたデータをもとに仮説を立て、問題解決へとつなげる思考力を鍛えていただきます。
すべての方におすすめしております。
「ＰＣを扱うことができる」のと同様に、「データを扱うことができる」ことは、ビジネスパーソンにとって必要な基本的スキルの１つになろうとしています。以前は、コールセンターや営業企画部門への実施が多くございましたが、最近はシステム部門や人事・総務部門の方を対象に実施をすることが増えてきています。

■若手～中堅向け
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
ビジネスで使える計数分析入門研修　統計手法を活用する編

■管理者向け
需要予測入門研修　データの読み方から予測値の算出まで
特に必要ありません。
数式などは極力使わず、数学が苦手な方にもわかりやすくご説明いたします。

【受講者さまのお声】
「数字を意識せず分析を学ぶことができ、大変有意義だった」
「そもそものデータの扱い方について、考え方を変えることができた」
「高齢者の自動車事故などを題材にしたデータの読み方の間違い探し」や、「店舗の営業時間、１か月の降水量と売り上げの関係を調べる」「中途採用者数と新規契約件数の分析」など、身の回りにある課題から業務に即した演習まで、幅広くご用意しております。
また、貴社独自のデータや業界にちなんだデータを使用した演習の作成など、カスタマイズについても対応いたします。まずはご相談ください。
データを読み解く力、データを使った問題解決力、分析内容を表現する力が身につきます。

①データを読み解く力を醸成する
・身近なデータを使って、情報を深く読む練習をします
・足りない情報や、それを埋めて考える力を身につけます

②データを使った問題解決力を鍛える
・基本的な分析手法を学び、トライ＆エラーを繰り返す能力を鍛えます
・結果を疑うことを繰り返し、真の課題解決へとつなげます

③分析内容を表現するスキルを身につける
・分析結果からデータの持つ意味を読み解くことができる
・分析結果の精度・信頼性がわかる

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