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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）

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）

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
ビジネス教養のためのデータ分析手法研修～可視化と統計の知識を学ぶ（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

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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

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。

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