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データサイエンティスト研修

データサイエンティスト研修

確度の高い策を導きだす。エンジニアから営業にまで全員にデータ分析を浸透

研修の特徴・目的

世の中はデータ資本主義へと変化している

現在の経営資源は、人・モノ・金に加えて「情報」

IT技術の普及により世の中は多くの情報が溢れています。これらのデータをうまく集め・活用してきた企業が、より多くの利益を獲得しています。企業の経営資源は、永らく「人・モノ・金」であると言われていましたが、情報も加えて考えるようになり、データを資本と捉える社会に変わってきているいえます。一般のビジネスパーソンは主にデータを正しく理解することが求められるのに対し、データサイエンティストには、色々な情報を集めて加工し、社会で活用できるような形にしていくことが求められています。

データサイエンティストに求められるスキルやレベルは様々

今までの多くの企業では、統計・分析の担当者は他業務の合間や兼務で仕事をしていました。しかし、データを扱うことへの重要度が高まっために「データサイエンティスト」として、専門的に業務にあたる方が増えています。データサイエンティストは、社内外に蓄積されたデータの中から必要なものを抽出し、ビジネスで活用できるように加工します。Excelなどを用いた簡単なデータ処理から、AI技術を用いたビッグデータの分析、そこから最適解を導き出し検証するなど、求められる業務やレベルは多岐に渡ります。データ分析の技術を持った人材は需要に対して不足しており、リスキリングで身につけたい技術としても注目されています。

インソースでは、データサイエンティスト育成のためのプログラムを多数ご用意しています。組織の状況やご要望に合わせて、対象者のスキル向上を支援します。


データサイエンティスト研修のポイント

現場で活用できる成果物を出せるようになる

データの収集・分析を中心とするデータアナリストや、データの蓄積・分析ツールや仕組みの構築を中心とするデータエンジニアなど、データサイエンティスが活躍できる業務の領域には幅があります。これらは必要となるスキルに違いこそあれど、ビジネスの現場で効果を発揮する成果物を出すという目的は同じです。日々状況が変わるビジネスの前線で、情報を適切に取捨選択して分析し、結果について考察し活用する力がデータサイエンティストには求められます。当社の研修プログラムは、データサイエンティストにとって必須スキルの到達地点を「現場で活用できる成果物を出せるようになること」と定め、そのレベルに達するように導きます。

<データサイエンティスト研修のおすすめサービス>

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理解力・分析力・表現力を醸成する

データ分析を行う前には仮説構築が必要であり、データを読みこなして理解できなければなりません。データから読み取った情報をもとに不足情報の発見や仮説構築を行います。仮説を検証するためにはデータを加工し、分析する手法を身につける必要があります。分析結果を鵜吞みにせず、何度も検証し、真の課題解決へと繋げる力が求められます。さらに、得られた分析結果の重要性を正しく相手に伝えるための表現力も養わなければなりません。インソースでは、データサイエンティストに必要なこれら3つの力を養うためのプログラム・サービスを多数ご用意しています。

役職・部門別おすすめ研修

①データ分析・企画部門、システム部門、若手~中堅向け
統計に関する基本的な知識を身につけ、ビジネス場面で活用できるレベルになることを目指します。Excelを使って相関分析、回帰分析などを行う演習に時間を割いたプログラムや、ビジネス場面で統計を使うための基本的な考え方や統計知識・手法をもとに、目的を意識したデータ分析のポイントを学ぶものがおすすめです。

②データ分析・企画部門、管理者向け
管理者層の方には社内のデータと社外のデータの両方を用いた、需要予測スキルの習得を目指す研修をおすすめしています。予測の基本的な手順や、精度の上げ方について学んでいただけます。

③システム部門、若手~管理職向け
システム部門向けには、ExcelではなくAIツールであるMicrosoft Azure MLを使って、統計の基本手法やAI・機械学習を学ぶ研修がおすすめです。データ操作を行う実担当者に受講いただき、組織のAI活用の活動を推進します。

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