現場で活かせる
現場で活かせる統計解析実践 【データサイエンティスト入門研修】
プログラム概要
データサイエンティストとして分析結果を統計的に正しく理解し、適切な意思決定支援を行うために必要なスキルをケーススタディを通じて学んでいきます。
データ分析の各プロセスに従いながら、モデル（予測、分類、連関、時系列）の作成方法や評価方法について、基本的な一連の流れを身につけることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定でデータを分析し、 実際に販売促進案を作成、プレゼンテーションを実施します。
本講座で使用するPythonは、オープンソースのプログラミング言語で統計解析やデータ分析で使われる様々な手法や機能がパッケージとして提供されています。 大規模データや分散処理システムへの対応も行われており、データサイエンティストにとって必須ツールの一つと言えます。
| 対象者 |
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| メリット |
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| 受講料 | 1名様 220,000円（税込） |
| 受講前提 | 高校数学程度の知識がない場合でもご受講いただける内容となっております。 PythonまたはPython以外のプログラミング経験があることが望ましい。 Zoomをご利用いただける方 |
| 学習目標 | 分析結果を統計学に基づき正しく理解するとともに、意思決定に向けた改善提案ができるようになること |
| 利用環境・言語 | Python(JupyterLab)、Microsoft Office（Excel、PowerPoint） |
| 使用ツール | Zoom、BOX |
| 準備いただくもの | ・インターネット接続環境 ・Windows、またはMacOSがインストールされたPC ※Windows 8.1、Windows 10、Mac OS X (10.13以降を推奨) ※エクセル、パワーポイントがインストールされていること ・ウェブカメラ、スピーカー（またはイアホン）、マイク ※スピーカー（またはイヤホン）、マイクの代わりに、ヘッドセットをご使用いただくと、より快適に受講いただけます。 |
| 推奨環境 | ・サブモニターやタブレット ※電子テキストを別画面で閲覧していただけます |
| その他連絡事項 | ・ZOOM・BOXの使用方法は、別途ご連絡いたします。 ・テキストはPDFデータでの提供となります。 ※快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。
◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら |
カリキュラム
| PART1 | 【講義:180分】 【ミニ演習:60分】 |
| PART2 | 【講義:120分】 【ミニ演習:60分】 |
| PART3 | 【講義:60分】
【講義:90分】 【ミニ演習:30分】 【講義:120分】 |
| PART4 | 【総合演習前半:240分】 |
| PART5 | 【総合演習後半:240分】 |
テキストイメージ
弊社のデータ分析・活用に関する知見と人材育成のノウハウを元にした独自のテキストです。
【ポイント１】
実業務で活用できるガイド
ビジネス課題の解決に使われることの多い代表的なデータ分析手法に注力して使い分け方を説明
【ポイント2】
実務視点での予測とモデル評価
実際の業務での活用を想定し、モデルの評価方法や精度向上のヒントを、事例を交えて説明
開講スケジュール
| 開講日 | 2021年12月06日（月） |
| 講座期間 |
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| 開催場所 | オンライン ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら
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| 受講料 | 1名様 220,000円（税込） |
| お申込み | |
| 開講日 | 2022年03月07日（月） |
| 講座期間 |
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| 開催場所 | オンライン ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら
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| 受講料 | 1名様 220,000円（税込） |
| お申込み | |
その他の講座や開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。
