リスキリングデータサイエンティストコース(12日間)
データ分析・統計の基礎を学び直し
データ活用に必要な手法を身につける
- 価格
- 406,600円(税込)
- 開催
- 対面またはオンライン
こんな方におすすめ
- ・データサイエンス初学者の方
- ・文系SEの方
- ・これまでデータサイエンスに触れる機会がなかった方
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
データサイエンティストに必要なスキルを取得します
本コースでは、AI・機械学習の基礎知識や分析のための統計学、PythonやSQLのプログラミングの学び、データサイエンティストに必要な3つのスキルの基礎を総合的に体得することを目的とします。本コースを足がかりとして、データサイエンティストの第一歩を踏み出し、課題解決につながるスキルの習得を目指していただけます。
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
1名からご参加可能
少人数から参加が可能な公開講座方式で実施します。他社のメンバーと切磋琢磨することにより、競争意識が芽生え、成長が加速します。
余裕を持ったスケジュール
2~3カ月の期間中に計12日間の研修を行います。
忙しい方もできるだけ仕事に影響を与えずに、参加できるよう設計してあります。
データサイエンティストを組織内で育成する
データサイエンティストは、企業の課題を抽出して、科学的手法やアルゴリズム、システムを用いてデータを分析・分類し、課題解決を図ります。組織の実情をよく理解しているのは、組織内の人材です。企業の課題に通じた人材がデータを活用することで、より効果的な課題解決が実現できます。 それらのスキルを組織内の人材に身につけさせることで、スムーズに組織のDX推進が進められるようになっていきます。
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
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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。
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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
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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。
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Day4
AIなどの基本的な知識を、ビジネス視点で身につける
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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。
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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
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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。
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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
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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。
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Day7-9
AI開発の標準言語「Python」の基礎スキルを身につける
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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。
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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
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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。
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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
人材育成スマートパックでお得に受講
お申込み
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リスキリングデータサイエンティストコース(12日間)
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下記からテーマごとのお申込みも可能です。
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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2024 SUMMER
DXpedia® 冊子版
「ChatGPT時代」をテーマにDXpedia®で人気の記事を冊子にまとめました。プロンプト例を交えた解説や、様々な場面での活用法をご紹介しています。生成系AIの特性を正しく理解し、ひとりの優秀な部下にしましょう。
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プロンプトでAIをあやつる~前提や体裁を正しく指示して完成度UP!
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2023 AUTUMN
Vol.12 今日からはじめるDX
Vol.12は「中堅・成長企業でのDXの進め方」がテーマです。他社リソースを上手に活用するために身につけたい「要求定義と要件定義」を解説しました。 2人の「プロの目」によるDXの取組みへのヒントに加え、身近なアプリではじめるDXを活用事例とともに紹介します。DXお悩みQ&Aでは、中小・成長企業特有の事例を取り上げました。DXをはじめるなら「今」です。
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2023 SPRING
Vol.11 DX革命 第二章~着手から実践へ
vol.4の続刊であるVol.11は「DX革命の実践」がテーマです。 本誌の前半ではDXの課題を4段階に整理し、各段階の解決策である研修プランを掲載しています。 後半では弊社が研修を通じてDXを支援した、各企業様の事例と成果を紹介しています。自社のDX実践に際して、何がしかの気づきを得られる内容となっています。
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2020 WINTER
Vol.04 DX革命
Vol.04はDX推進のための効果的な手法がテーマです。DXは喫緊の経営課題である一方、IT人材不足や高いシステム導入コストにより実現が難しいと捉えられがちです。そこで本誌では、今いる人材で低コストに推進するDXについてご紹介しております。
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