AIデータ分析と活用基礎集中トレーニング 5days

実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に！

No. AI03B

24/01/26 更新

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研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
留意事項・備考
スケジュール
お申込後の流れ

対象者target

Excelの基本的な操作（データ入力、関数を使用した数値の計算など）が出来る方

研修内容・特徴outline・feature

AI・アナリティクス案件の基本的な進め方と留意点、AIをビジネスで活用する際のポイントを学習します。
また、統計学の基本的な知識とプログラミング言語「Python」を使用したデータ分析を、実機を使いながら修得します。

到達目標goal

・ AI・アナリティクス案件の基本的な進め方と留意点や、AI・アナリティクス手法の類型およびデータ活用例を説明できる。
・ AI・アナリティクス・プロジェクトの実現性の判断ポイント、マネジメント概要を説明できる。
・代表値、グラフ、相関分析、回帰分析によるデータ分析ができる。
・ Pythonを使用した基本的なデータ分析（基本統計量の算出、グラフ化）を行うことができる。Pythonを使用して相関分析、回帰分析、クラスター分析を行うことができる。

主催団体organizer

本コースは、NECビジネスインテリジェンス株式会社（旧：NECマネジメントパートナー株式会社）が主催しております。

研修プログラムprogram

内容
１日目	1．はじめに・今、何が起こっているのか？・AI進化のトレンド・第4次産業革命(Society 5.0) ・「AI戦略 2019」・人工知能とは... ・人工知能(AI)ブーム・データ解析(教師あり/教師なし) ・ディープラーニング(深層学習) ・人工知能のレベル 2．AI・アナリティクス案件の進め方・IPA "ITSS+" データサイエンス・IPA "ITSS+"データサイエンスタスク改訂版2019 ・ITSS+データサイエンス～Phase1～・ITSS+データサイエンス～Phase2～・ITSS+データサイエンス～Phase3～・ITSS+データサイエンス～Phase4～ 3．AI・アナリティクス手法の類型・ITSS+データサイエンス＜データ解析＞・ITSS+データサイエンス＜データ可視化＞・ITSS+データサイエンス＜非構造化データ処理＞ 4．AI・アナリティクス手法の選択クイズ・AI・アナリティクス手法を選択するクイズ
2日目	5．AI・アナリティクス・プロジェクトの企画・データ・バリューチェーン　(DIVA) ・課題の定義と評価指標　(KPI) ・データ理解とオープンデータ 6．【演習】AI・アナリティクス・プロジェクトの企画・分析手法とデータのクイズ 7．AI・アナリティクスの実現性判断と導入・活用に向けて・仮説検証の意義と種類・実現性判断のポイント・仮説検証の成功事例・失敗事例 8．AI・アナリティクス・プロジェクトを実施する際の心構え・ビジネスマインド・データ倫理・コンプライアンスなど
3日目	9．データ分析の概要・データ分析の概要 10．基本的なデータ分析・基本統計量、データの可視化 11．相関分析・相関係数、相関比、連関係数 12．回帰分析・単回帰分析、重回帰分析（参考）
4日目	13．Pythonとは・Pythonとは・開発・実行環境・Pythonプログラムの実行方法 14．変数と関数・プログラムの基本構造・変数の定義・関数 15．制御構文・演算子・分岐・繰り返し 16．データ構造・Python のデータ構造・リスト・タプル・辞書・集合・内包表記 17．関数・モジュール・パッケージ・関数の定義・モジュールの定義・パッケージの定義・標準ライ構造ブラリの利用・データの入出力・例外処理 18．オブジェクト指向プログラミング・オブジェクト指向プログラミングとは・クラスの定義・クラスの利用・メソッドの定義・データ属性・__init__ メソッド・ゲッターとセッター・継承・多態性 (ポリモーフィズム)
5日目	19．Jupyter　Notebookの利用・Jupyter　Notebookの利用・データ分析用拡張パッケージ 20．pandasの基礎・pandasとは・pandas上でのデータの取り扱い・データの選択、操作・データの結合、削除・欠損値の取り扱い 21．データ分析の基本・代表値・pandasによる統計分析・代表値を見るときのポイント 22．データの可視化・データの可視化・棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフ・ヒストグラム・散布図 23．相関分析・相関分析とは・データの準備・相関係数の算出 24．回帰分析・回帰分析とは・データの準備・回帰分析の実施 25．クラスター分析・クラスター分析とは・クラスター分析の実施（階層的クラスター分析、非階層的クラスター分析）

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留意事項・備考notice

【遠隔ライブ型講座ご受講の場合】
主催サイトの「留意事項・備考」をご確認いただき、受講環境をご準備ください。

【事前に必ずご確認の上お申込みください】
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。
お申し込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご確認ください。
＊事前のお席の確保などのご対応致しかねます。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

・本コースは「AIプロセス入門」、「AIビジネス活用～基礎～」、「ビッグデータの分析と活用～統計解析手法によるデータ分析入門～」、「データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-」および「データ分析のためのPython基礎2-データ分析編-」と同等の内容になります。

＜■本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。＞

お申込みの前に、事前準備をご確認ください。

◎事前準備
必ず、事前準備情報をご確認、研修開始前までにご準備の上ご受講ください。

◎事前準備2(データ入門編）
コースに参加されるPCにおいて、以下のインストールをお願いいたします。
　・Excel（Excel 2007以降）

◎教材：電子教材
入手方法は、弊社からメールでご案内いたします。
※本研修では、電子テキスト＋Zoom講師画面共有での説明が行われるため、サブディスプレイのご利用をお勧めいたします（必須ではありません）。

■参考：NECアカデミー for AI

本研修はNEC ＡＩ・アナリティクス事業統括部主管の分析人材育成事務局との連携案件となります。そのため、分析人材コミュニティ(注)への招待、およびＡＩ・アナリティクス関連案件に関する連絡用として、受講者データを同事務局と共有させていただきます。
共有する情報は、本アンケートにご記入頂いた回答、受講コース名、会社名、所属、お名前、電話番号、E-mailアドレス、職種の項目になります。