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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）

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）

データサイエンティストになるためのスタート。用語と流れを網羅する

研修No.B ANL694-0400-5549

対象者

  • 全階層

・データサイエンスをはじめて（これから）学ぶ方
・これからデータサイエンスをビジネスに活用したい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 機械学習やディープラーニングなどの用語の意味があまりわかっていない
  • データサイエンスの流れを詳しく知りたい

研修内容・特徴outline・feature

データサイエンスを理解するための大前提となる基礎知識を得る初心者向けの研修です。データを分析する前の課題設定からビジネスに活用するところまでのデータサイエンスの過程を学んだうえで、統計学や機械学習など様々な専門用語の理解を深めます。データを基本に根拠ある施策を見出し実施できるようになるための第一歩として、本研修がおすすめです。

※ステップアップ編として、データ活用力を身につける研修もございます
じっくり深めるデータ分析研修～可視化と統計をビジネスに活かす（１日間）

※本研修は教養としてデータサイエンスを学ぶことを重視しています。
Excelなどでのデータ分析演習は含まれませんのでご注意ください。

研修のゴールgoal

  • ①データサイエンスがどのように行われるのか理解する
  • ②データサイエンスの各過程における重要なポイントを知る
  • ③データの種類に応じた分析手法を学び、ビジネスでの活用イメージをもつ

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．はじめに
    （１）データサイエンス学習とこの研修の目的
    【ワーク】データサイエンスと聞いてイメージすることを共有する
    （２）データサイエンスの過程
    （３）研修の流れ
講義
ワーク
  • ２．データ分析を行う前に
    （１）分析する課題の設定
    【ワーク①】自身の業務において、どのような課題があるかを考える
    （２）目的変数と説明変数
    【ワーク②】ワーク①で挙げた課題について、目的変数と説明変数を書き出す
    （３）データの種類
    （４）データの前処理
    （５）特徴量と特徴量エンジニアリング
講義
ワーク
  • ３．統計学の基礎
    （１）統計学の基本的な２つの分類
    （２）記述統計学の基礎～代表値
    （３）記述統計学の基礎～相関
    （４）記述統計学の基礎～因果関係
    （５）因果関係を調べる方法～ランダム化比較試験
    （６）推測統計学の基礎～母集団と標本
    （７）推測統計学の基礎～統計学的検定
    （８）推測統計学の基礎～ｔ検定
    【ワーク】どんなデータでｔ検定を行ってみたいか考える
講義
ワーク
  • ４．機械学習の基礎
    （１）機械学習とは
    （２）機械学習におけるモデル
    （３）機械学習の種類
    （４）線形回帰分析
    （５）ロジスティック回帰分析
    【ワーク】線形回帰分析やロジスティック回帰分析を行いたいデータを考える
    （６）クラスター分析
    （７）主成分分析
    【ワーク】クラスター分析や主成分分析で調べてみたいことを考える
    （８）決定木
    （９）ランダムフォレスト
講義
ワーク
  • ５．機械学習をさらに活用するために
    （１）アンサンブル学習
    （２）過学習とバリデーション
    （３）ニューラルネットワーク
    （４）ディープラーニング
    【ワーク】最近触れたＡＩにどのようなものがあったか書き出す
講義
ワーク
  • ６．評価と実装
    （１）モデルの評価指標
    （２）量的データの評価指標
    （３）質的データの評価指標
    【ワーク】問題に対して、適合率と再現率の違いを考慮してどちらの評価指標を使うべきか検討する
    （４）実装の注意点
    （５）データサイエンスの限界
講義
ワーク
  • ７．まとめ
    【ワーク】今後データサイエンスをどのように活用したいか考える
ワーク

8941

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

データサイエンスを学ぼうとしても、専門用語が羅列されているものや数理を用いた解説に終始しているものが多く、初心者にはハードルが高いといえます。そこで、図解や具体例を用いたわかりやすい解説で、苦手意識のある方でも抵抗なくデータサイエンスの世界に触れられるよう本研修を開発しました。データに基づく統計学的な判断・意思決定を支援するデータサイエンスの注目が高まる今、まずはそのベースとなる知識を身につけ、次のステップにつなげていただけたらと思います。

研修のプロがお答え 全力Q&Aqa

お客さまから「統計研修」に多く寄せられるご質問を抜粋して掲載しております。

「統計学」ではなく、「統計の使い方」を学ぶ点です。
講師は専門的な「統計学」を指導できる者が担当いたします。しかし、弊社の統計研修では、限られた時間内で「仕事の成果につながる」ノウハウをお伝えすることに重きを置いています。そのため、学術的なお話は極力省き、「使い方」「使う場面」に時間を割きたいと考えております。
例えば、Excelの機能ですぐ算出できるデータについて、その計算式を覚えていただくような時間は設けておりません。元となるデータにどのような可能性があるのか、どのような切り口で何を見られるのか、その結果を業務へどのように活かすのかを考えていただきます。
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」
すべての方におすすめしております。中でも特に、宣伝の効果を測るマーケティング部門・広報部門の方、業務改善や経営数値を管理する部門の方、あるいは自部署の数値を管理する管理職の方におすすめです。

■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
「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。
データの読み方、データ分析の仕方、分析結果の見方、分析結果を使った資料作成の仕方が身につきます。

①データの読み方
・分析に必要なデータが不足しているかどうかわかる
・よりよい分析にするために必要なデータがわかる
・データを集める方法がわかる

②データ分析の仕方
・Excelで相関係数を求めることができる
・Excelで回帰分析ができる
・Microsoft Azure Machine Learningでデータ予測、分析ができる

③分析結果の見方
・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

④分析結果を使った資料作成の仕方
・表の書き方のルールがわかる
・伝えたい情報を取捨選択して表現できる

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