ベーシックコース
「データを成長のエンジンに、即戦力を育成する実践講座」
申し込みはこちら4月7日（月）申し込み終了
ビジネス課題を発見し、データで因果関係を分析して予測するスキルを習得します。
さらに、時系列データやテキストデータを活用してトレンドやパターンを読み解き、
意思決定に役立つデータ活用力を身につけます。
データサイエンスを実務で使いこなせるようになるための、即戦力を養成するコースです。
| 日程 | 講座名 | 扱う範囲 | 活動概要 |
|---|---|---|---|
| 4/9（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 |
| 4/16（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 |
| 4/23（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 |
| 5/14（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 |
| 5/21（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 |
| 5/28（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 |
※予備日：6月4日（水）、6月11日（水）
※カリキュラムは変更になる可能性はございます。
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