「データサイエンスの未来へ
今すぐスタート！！」
未経験でも始められる
実践的データサイエンス講座
キャリアアップしたいけど
データ活用をしたくても
社内業務の
AI人材
データサイエンティスト実践的なデータ分析技術を学び、
ビジネスの現場で直接活用できるスキルが身につきます。
未来をデータで変える、
第一歩を踏み出そう！！
本スクールの位置づけ
A：DX担当者・責任者
現業や管理部門のDXを担当している、あるいはコーポレート全体のDX部門の方で、データ活用に関する企画を担当している方
B：業務改善をしたい方
日々データを扱っているけれど、データを活かしきれていない、あるいはデータを用いての改善に着手したい方
C：DX人材育成担当者・責任者
DX関連資格対策向け以外で、実践的なデータ利活用のトレーニングを導入したい方
D：データサイエンスの学習経験者
データサイエンスの基礎を学び、今後の業務でその知識を活用したい方
・データ分析に必要な、統計学の知識やデータサイエンスの基礎的な知識の学習
・実際の企業のデータなどを用いてデータ分析を自らの手で行う実践的な演習
・自社におけるデータ活用の体系を見直し、どのような人材・取り組みが必要かを明確化できる人材へ
・データを用いてビジネス課題を解決するスキルを身に着け、データサイエンスを実際の業務で活用可能な人材へ
開講コース説明
| コース内容 | 時間 | 概要 | 価格 |
|---|---|---|---|
| ①実践コース | 540分 （90分×6コマ） |
データサイエンスを学んだが実務に活用できていない/活用したい人を対象に専門的な指導をいたします。 | 66,000円 |
| ②カスタマイズコース | 要相談 | 各企業に合わせ、実際のデータを用いたデータ活用指導メニュー、 規模など要望次第で調整可能 |
要相談 |
※最大募集人数30名
最小開催人数5名
①実践コース 日程・内容
【 開催時間 】18:30～20:00
| 日程 | 講座名 | 扱う範囲 | 活動概要 |
|---|---|---|---|
| 10/16(水) | データサイエンスで 問題発見能力の向上 |
相関分析 | ■似ているものからヒントを得る：相関分析 内容：データで関係性を考える／相関分析の理論的特徴 演習：相関分析結果の読み取り方／広い視点で関係性を見つける ■順位から変化を捉える：順位相関分析 内容：順番に埋もれた情報を拾い上げる／順位相関分析の理論的特徴／異なる順位をまとめて総合的に捉える 演習：順位相関分析結果の読み取り方／関係性の背後を考える |
| 10/23(水) | データサイエンスで 問題分析能力の向上 |
回帰分析 | ■因果関係を確かめる：単回帰分析 内容：データで因果関係を考える／回帰分析の理論的特徴 演習：相関分析結果の読み取り方／因果情報から予測してみる ■本質原因を突き止める：重回帰分析 内容：回帰分析の理論的特徴／回帰分析のミスと対策 演習：重回帰分析結果の読み取り方／多面的に因果関係を見出す |
| 11/6(水) | データサイエンスで洞察能力の向上 | 時系列分析 | ■トレンドを把握する：各種関数・近似式 内容：全体傾向を把握する／波の発生から事柄を推察する 演習：関数・変数の読み取り方／全体の流れ（モード）を知る ■波から物事をとらえる：時系列分析 内容：時系列データの勘所、時系列分析演習 演習：時系列分析結果の読み取り方／時系列情報から流れを読む ■予測してみる：自己回帰分析 内容：単回帰および重回帰分析の基本／因果関係を発見する／ビジネスでありがちな複数原因の関係を見出す／回帰分析のミスと対策 演習：重回帰分析結果の読み取り方／時系列予測から経験値との差異を考える順位から変化を捉える |
| 11/20(水) | データサイエンスで 創造力の向上 |
テキストマイニング／データクレンジング | ■テキストデータでも手強くない：テキストマイニング（ベーシック編） 内容１：クレンジング／正規化／自然言語処理（NLP）の基礎 内容２：キーワード検出／言葉間の関係性分析／危険ワードを見つける／共起の発見 演習：テキストマイニング分析結果の読み取り方／可視化して多面的に発想を膨らませるているものからヒントを得る |
| 12/4(水) | データサイエンスで ヒューマンスキルの向上 |
テキストマイニング／統計的検定 | ■テキストデータを味方にする：テキストマイニング（応用） 内容１：グループ分析（統計的検定の組み合わせ） 内容２：表現パターンを知る／表現パターンから判断する 演習：テキストマイニング分析結果の読み取り方／言葉の意味を読めるようになる |
| 12/18(水) | データサイエンスで 意思決定能力の向上 |
統計モデリング／決定木分析 | ■仮説検証型から探索型へ：統計モデリング 内容１：ビジネスデータの実際と統計モデリングの注目理由／モデリングによるコミュニケーション 内容２：サイロ化の弊害／データエンジニアリングの前に抑えておくべきデータ的発想とプロジェクトマネジメント ■火を噴いている原因をつきとめる：決定木分析 内容１：統計ツールの選び方／統計ツールのインストール 内容２：決定木分析の理論的特徴／ビジネスでのケース 演習：決定木分析結果の読み取り方／意思決定にい役立てる |
※コース内容は変更になる場合があります、ご了承ください
※予備日：1/8（水）、1/22（水）
講師紹介
情報処理振興機構（IPA）客員研究員、東京大学先端科学技術研究センタ客員研究員、東洋大学准教授を経て現職。その間、ITSSやiCD、再生可能エネルギースキル標準（GPSS）など、産業振興に向けた7産業の知識・スキル・タスクを体系化したスキル標準開発の政府中核委員として従事。国際標準化機構（ISO）教育・学習技術品質保証WG（前）議長（SC36WG5）。
HR Open Standards Consortium Outstanding Award, 情報処理学会国際標準規格開発賞2回および同学会国際標準化貢献賞受賞。
エイジェックのビジネススクールの特長
エイジェック ビジネススクール 特長01
大学での指導経験および、企業のDX支援を行ってきた専門講師による、実践的なカリキュラムをご提供。
エイジェック ビジネススクール 特長02
完全オンライン実施：自宅やカフェなどインターネットがあればどこからでも受講可能です。通学の必要がないため、時間とコストの両面を節約できます。高品質な教育を少ない負担で！！
エイジェック ビジネススクール 特長03
コース終了後には、取得したスキルを証明するデジタルバッジを発行します。デジタルバッチはSNSやLinkedlnなどで簡単に共有でき、キャリアのステップアップに役立ちます。
