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見習いデータサイエンティスト養成研修～３つのスキルでリテラシー向上（１日間）

見習いデータサイエンティスト養成研修～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 「ビジネス教養のためのデータサイエンス入門研修（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

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

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。

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