プログラム概要

本コースでは、データ分析を初めて学ぶ方や文系ＳＥの方を対象とした、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルを総合的に学べるコースとなります。またデータベースの操作方法や統計学などの基礎知識を中心に学ぶことができるコースになりますので、これまでデータサイエンスに触れる機会がなかった方でも安心して研修をご受講いただけます。

• Step1データベースの操作と
  統計の基本的な
  知識を学ぶ
• Step2データ分析に必要な
  ＡＩの基本的な
  知識を学ぶ
• Step3データを使った
  問題解決スキル
  を強化する
• Step4実務で使える
  データ分析スキル
  を身につける

リスキリングデータサイエンティストコースのポイント

研修プログラム

• 推奨受講期間：２～３カ月
  期間中に下記の研修を実施予定です。

• Day1-2

  データベースの概念からデータベース操作や抽出方法などの基本的な知識を習得する

  • データベース基礎研修（２日間）

    データ分析の精度を上げるには、データの収集や抽出・処理など、適切な運用のための準備が欠かせません。ここでは、データサイエンティストに限らず、あらゆるシステムの開発やＩＴの活用に必要不可欠なデータベースの基礎を学びます。

• Day３

  データサイエンティストに必須な統計の基礎を習得する

  • ビジネスデータの分析研修～職場で活かせる統計の基礎とデータ活用法を学ぶ

    実際のデータ分析には、統計学や機械学習の知識を持ち合わせていることが必須と言えます。ここでは、Microsoft Excelを使用し、データ分析の基礎である相関係数や回帰分析など、ビジネスにおいて社内のデータを活用するためのスキルを学びます。

• Day４

  ＡＩなどの基本的な知識を、ビジネス視点で身につける

  • ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修

    データサイエンティストは、ただ分析のスキルを身につければよいのではなく、どのように社会的ニーズに応えていけば良いかを知っている必要があります。ここでは、ＡＩという一見難しく見える技術を、ビジネスにどのように取り込んでいけば良いのか、基本的な知識を学びます。

• Day５

  ビジネス課題解決に向けて、的確に課題を把握する力が身につける

  • ＳＥ向け問題発見研修

    ＳＥやＩＴコンサルタントに求められる重要なスキルの１つとして「問題発見力・解決力」が挙げられます。ここでは、現場のシステム開発や要件定義で良く用いられる、問題解決の基本的な流れやマトリックス法、特性要因図などの具体的手法について学び、問題の発見・真因追及のスキルを強化します。

• Day６

  仮説立案⇒データ収集⇒データの精査⇒データの分析⇒施策立案の流れが身につく

  • 情報活用力養成研修～情報の収集・整理・分析編

    データサイエンティストは、情報・データを活用して、社内外の問題解決を進めていきます。ここでは、情報やデータをどのように扱えば良いか、問題を解決するためにどのような仮説を立てれば良いか、どのような分析を行えばよいかなど、店舗運営を主なケースとして扱いながら学んでいきます。

• Day7-9

  ＡＩ開発の標準言語「Python」の基礎スキルを身につける

  • （プログラミング初心者向け）Python基礎研修（３日間）

    ＡＩ開発の標準言語「Python」を用いてプログラミングの基本を身につけます。機械学習やディープラーニングなどのデータ分析においては、Pythonのライブラリが非常に充実しています。Ｃ言語やJavaではなく、Python言語を初めての学習に用いることで、これらの開発にスムーズに移行できるようになります。

• Day10-12

  ＡＩの仕組みや開発の流れ、機械学習・ディープラーニングを学ぶ

  • ＡＩ開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを理解する編（３日間）

    実際にPythonの機械学習ライブラリを用いて、機械学習・ディープラーニングをハンズオンで学びます。データの前処理、学習、リリースの流れなど、どのようなデータを扱う上でも必要になる、データ処理スキル・データ分析スキルが身につきます。

受講料・お申込み

受講料

406,600円/名(税込)
※スマートパック、バリューパックをご利用の場合は1,560ポイント

お申込み

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研修に関するお問合せ

よくいただくご質問

コースすべてではなく、１テーマだけでも参加できますか

可能です。各テーマの個別ページよりお申込みください。なお、途中のテーマからご参加の場合は、先行実施テーマの内容が前提知識となっているものがございます。前提知識をお持ちでない場合は、併せてお申込みいただくことを強く推奨いたします

ＡＩやデータサイエンスについて素養がないのですが、ついていけるでしょうか

本コースはこれまでにＡＩやデータサイエンスを学んだことがない方でも、無理なくデータサイエンティストの基礎を学べる設計ですので、ご安心ください

文系がデータサイエンティストになるのは難しいのではないでしょうか

学ぶ内容として、統計学やプログラミングなど理系の要素があるのは事実です。しかし、自社の課題を把握して言語化する、分析の結果を考察して説明するなど、文系の要素も求められます。文系だから向いていない、理系だから向いているというものではなく、文理融合が重要です

どうしてデータサイエンティストがこれから求められるのでしょうか

技術の進歩により、現代社会では大量のデータ、いわゆるビッグデータが扱われるようになりました。ビッグデータを分析することにより自社の課題や問題を科学的なアプローチで解決することが可能になりました。しかし、ＡＩやビッグデータを扱える人材は、まだまだ少なく、企業は中々データサイエンティストを確保、育成ができないのが現状です

本コースに参加することでどのようなことができるようになるでしょうか

データサイエンスの基礎を学ぶことによって、データの読み方や使い方を理解し、データサイエンスの基本手法である回帰分析などが使えるようになります。回帰分析を学ぶことによって、例えば「広告と売り上げの関連性」といったように、要因同士の関連性を分析することができるようになります

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