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データサイエンス活用コース


期間  1日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  55,000円(税込) 主催  株式会社キカガク
コース種別  集合研修  
形式  講義＋演習 コースコード  MAC0027R
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2025年1月20日(月) ～ 2025年1月20日(月)

Kikagaku(オンライン)

  お申し込み後確認

2025年3月10日(月) ～ 2025年3月10日(月)

Kikagaku(オンライン)

  お申し込み後確認

2025年5月19日(月) ～ 2025年5月19日(月)

Kikagaku(オンライン)

  お申し込み後確認

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ お申込期日が過ぎた日程は、「お問い合わせください」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申込みに関するお問い合わせはこちらから

ワンポイントアドバイス

・弊社経由で他社主催研修へお申込みの場合、弊社が「訓練の実施機関」ではないため、人材開発支援助成金の申請書類にトレノケートは署名できません。「主催」欄をご確認ください。本研修コースはトレノケート経由のお申込では人材開発支援助成金の申請ができない旨を予めご了承のうえ、お申込みください。

重要なご連絡・ご確認事項

【2024.08】
主催会社都合のため、本コースは2024年9～12月での開催はありません。
また2025年度予定については未定となります。予めご了承ください。

＝＝＝
本コースには、予習のための動画が用意されています。
受講日までに事前予習動画を視聴くださいますようお願いいたします。(お申し込み後のご案内メールをご確認ください)
講義は事前予習動画の内容を前提にお紺合われます。動画視聴は、時間に余裕をもってお取り組みください。

オンライン研修には、Zoomを利用します。
ご受講にあたり以下の資料をご参照いただき、問題ないことをご確認の上お申し込みください。

また、お申込に際し以下が必要になります。(必須)
・zoomサイトへのサインアップ(アカウント登録)
ご対応の上、お知らせくださいますようお願いいたします。

対象者情報

対象者
・データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方
・経験や勘ではなく、データに基づき企画立案や意思決定を行いたい方
・コーディングを行わずデータ分析を行いたい方
前提条件
□AI に関する基礎知識
※ 上記は事前学習でご用意しています。事前学習の実施は必須となっています。

学習内容の詳細

コース概要
データ分析の結果に基づいて、プロジェクトの改善や課題解決の提案（レポーティング）まで 5 Stepで学ぶ講座です。
・データサイエンスとは
・課題設定
・データの把握
・探索的データ分析
・統計的データ分析
・結果の解釈
・データ分析ワークショップ
学習目標
● 明日から使えるデータサイエンスを理解し、統計手法を理解している
● 探索的データ分析を通して課題を発⾒し、適切なデータ分析、仮説の検証ができる
● 可視化やモデルの出力結果から施策を検討できる
学習内容 
<事前学習>
ユニット1：
・はじめに
・データサイエンスが注目される背景
・AI とデータサイエンス
・AI と機械学習
・生活の中でのデータサイエンス
・ビジネスにおけるデータサイエンス
ユニット2：
・データの種類
・データの保管
・統計基礎
・データの罠
ユニット3：
・データ活用のプロセス
・STEP1：課題への気付き
・STEP2：データの収集・構造化
・STEP3：探索的データ分析 データの集計と可視化
・STEP3：探索的データ分析 データの相関
・STEP4：統計分析 検定
・STEP4：統計分析 多変量解析1
・STEP4：統計分析 多変量解析2
・STEP5：分析結果の解釈"
ユニット4：
・データ活用の注意事項
・データにまつわる法律
・最後に"

1. イントロダクション
  - データサイエンティストの定義
  - データサイエンスの活用事例
  - ビジネスにおける有用性
  - 統計と機械学習の違い
  - 分析フロー

2. 課題への気付きとデータの取得・構造化
  - データサイエンスサイクルについて
  - Step1 目的設定について
  - Step2 データの構造化・可視化について

3. 探索的データ分析の基礎 集計・可視化
  - Step3 探索的データ分析で課題を発見する

4. 多変量解析の基礎 相関と回帰分析
  - Step4 統計的手法を用いて課題の原因仮説を立てる
  - Step5 結果の検証と解釈

5. データ分析実践 1
  - Step3,4 での属性データの活用

6. データ分析実践 2
  - Step4 での入力変数同士の相関を踏まえた分析
  - Step3,4 での質的変数を分析可能にする
  - （参考）正規化・標準化

7. 確証的データ分析の基礎 統計的仮説検定
  - 仮説検定とは
  - t 検定
  - カイ二乗検定

8. （補足）分析結果の可視化
  - Step5 における可視化ツール（PowerBI）

9. 総演習
  - データと目的の説明
  - ワーク
  - 発表

10. アウトロダクション
  - その他 DX 人材育成系コースの紹介
  - スキルチェックテスト
  - アンケート"

実習/演習内容詳細

ソフトウェア
ハードウェア
・使用ブラウザ：GoogleChrome

ご注意・ご連絡事項

・本コースは、株式会社キカガク主催のコースです。
・ご受講前に必ず当社Webサイトにて最新のコース内容をご確認ください。
・受講予定のお客様が所定の人数に満たない場合には、コースの開催を中止させていただく場合がございます。
・お申込のキャンセルは講習会開始日15日前（当該日が当社休業日の場合は、直前の営業日）までにご連絡ください。
・締切日を過ぎてのキャンセル（全日程欠席の場合を含む）は、キャンセル料として受講料の全額をお支払いいただきます。

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