これからはじめるデータサイエンス入門
概要
研修グループ名 | これからはじめるデータサイエンス入門 | 研修タイプ | オンライン(ライブ)研修 |
---|
研修グループ名 |
---|
これからはじめるデータサイエンス入門 |
研修タイプ |
オンライン(ライブ)研修 |
研修内容
データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツといった、初学者でもすぐに活用できるノウハウをExcelを用いた集計・可視化を通し、プログラミング言語は使わずにご紹介します。また、単なる座学にとどまらない、実践型の演習を組み込んだカリキュラムは本講座の大きな特徴の一つであり、データサイエンスを身近に感じたい方や、データリテラシーを向上させたい方だけではなく、データ活用を今すぐ始めたい方や、分析結果の効率的な伝え方を学びたい人にも最適な講座です。
PART1: データサイエンスの基礎
【講義】 60分
・データサイエンスとは
・データサイエンスを学ぶ上で重要なこと
・分析アプローチの分類
・データ分析の目的別分類
PART2: PPDACサイクル
【講義】 30分
・PPDACサイクルとは
・過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
・PPDACサイクルに見るデータ活用のよくないパターン
PART3:具体的な問題解決アプローチ
データ分析リテラシー/Excelによる演習
【講義 / ミニクイズ / 演習】 150分
・身の回りにある様々なデータの分類/データの種類(尺度水準)
・データの可視化(分布・比較・関係性・傾向の把握の作成)
・クロス集計表の効果的な活用法(分割表の作成)
・確率分布に基づく判断(A/Bテストから区間推定まで)
PART4:相関と因果
【講義 / ミニクイズ】 60分
・相関と因果の関係
・相関と因果を見分ける(4つの関係性)
・因果、逆因果、偶然、交絡の違い
・因果関係を証明する方法
PART5:データから未来を予測する
【講義 / ハンズオン】 60分
・データから未来を予測することの意義
・回帰分析によるデータ解析入門 - 不動産価格を回帰分析で説明する
・重回帰分析のハンズオン
・結果解釈上の注意と発展的学習
・まとめ
PART6:総合演習
【演習】 360分
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案
(Step1)分析課題の構造化(ロジックツリー)
(Step2)現状把握
(Step3)課題の特定
(Step4)提案
(Step5)成果発表/講師評
効果(到達目標)
・データサイエンスの全体像を理解するとともに、データ分析の基礎的なリテラシーを身につける
・データの集計・可視化を用いた統計リテラシーに基づいて、身の回りの現象を適切に把握し、説明できるようになる
・データに基づく問題解決プロセスを意識したデータ分析プロジェクトを推進できるようになる
対象
・これからデータサイエンスを活用していきたい方
・デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を担当している方
・データ分析を実務で活用するコツを知りたい方
・現業でデータを分析しているが、統計学などの基礎に自信のない方
・データの可視化や集計の勘所を知りたい方
教材
ー
前提知識
・Excelの基本操作(Excel関数、ピボットテーブル)の利用経験があることが望ましい
関連サイト
ー
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/6/4~5(オンライン)(開催日:2024年6月4日~2024年6月5日)
概要
スケジュールコード | 15782 | 研修コード | 02GGE128 | 研修タイプ | オンライン(ライブ)研修 |
---|---|---|---|---|---|
研修名 | これからはじめるデータサイエンス入門 2024/6/4~5(オンライン) | ||||
カテゴリ | AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ | 価格(税込) | 143,000円 | 定員(名) | 30 |
受講実施日数(日) | 2 | 履修時間(H) | 16 | 開催日程(期間) | 2024/06/04~2024/06/05 |
開催時間 | 10:00~17:00 | 開場時間 | 9:30 | 会場 | オンライン |
スケジュールコード |
---|
15782 |
研修コード |
02GGE128 |
研修タイプ |
オンライン(ライブ)研修 |
研修名 |
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/6/4~5(オンライン) |
カテゴリ |
AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ |
価格(税込) |
143,000円 |
定員(名) |
30 |
受講実施日数(日) |
2 |
履修時間(H) |
16 |
開催日程(期間) |
2024/06/04~2024/06/05 |
開催時間 |
10:00~17:00 |
開場時間 |
9:30 |
会場 |
オンライン |
研修内容
データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツといった、初学者でもすぐに活用できるノウハウをExcelを用いた集計・可視化を通し、プログラミング言語は使わずにご紹介します。また、単なる座学にとどまらない、実践型の演習を組み込んだカリキュラムは本講座の大きな特徴の一つであり、データサイエンスを身近に感じたい方や、データリテラシーを向上させたい方だけではなく、データ活用を今すぐ始めたい方や、分析結果の効率的な伝え方を学びたい人にも最適な講座です。
PART1: データサイエンスの基礎
【講義】 60分
・データサイエンスとは
・データサイエンスを学ぶ上で重要なこと
・分析アプローチの分類
・データ分析の目的別分類
PART2: PPDACサイクル
【講義】 30分
・PPDACサイクルとは
・過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
・PPDACサイクルに見るデータ活用のよくないパターン
PART3:具体的な問題解決アプローチ
データ分析リテラシー/Excelによる演習
【講義 / ミニクイズ / 演習】 150分
・身の回りにある様々なデータの分類/データの種類(尺度水準)
・データの可視化(分布・比較・関係性・傾向の把握の作成)
・クロス集計表の効果的な活用法(分割表の作成)
・確率分布に基づく判断(A/Bテストから区間推定まで)
PART4:相関と因果
【講義 / ミニクイズ】 60分
・相関と因果の関係
・相関と因果を見分ける(4つの関係性)
・因果、逆因果、偶然、交絡の違い
・因果関係を証明する方法
PART5:データから未来を予測する
【講義 / ハンズオン】 60分
・データから未来を予測することの意義
・回帰分析によるデータ解析入門 - 不動産価格を回帰分析で説明する
・重回帰分析のハンズオン
・結果解釈上の注意と発展的学習
・まとめ
PART6:総合演習
【演習】 360分
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案
(Step1)分析課題の構造化(ロジックツリー)
(Step2)現状把握
(Step3)課題の特定
(Step4)提案
(Step5)成果発表/講師評
効果(到達目標)
・データサイエンスの全体像を理解するとともに、データ分析の基礎的なリテラシーを身につける
・データの集計・可視化を用いた統計リテラシーに基づいて、身の回りの現象を適切に把握し、説明できるようになる
・データに基づく問題解決プロセスを意識したデータ分析プロジェクトを推進できるようになる
対象
・これからデータサイエンスを活用していきたい方
・デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を担当している方
・データ分析を実務で活用するコツを知りたい方
・現業でデータを分析しているが、統計学などの基礎に自信のない方
・データの可視化や集計の勘所を知りたい方
教材
ー
前提知識
・Excelの基本操作(Excel関数、ピボットテーブル)の利用経験があることが望ましい
関連サイト
ー
備考
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。
コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。
振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。
振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、1年間以内に開催される講座とさせていただきます。
【会場で受講する場合(オンライン開催については「準備いただくもの」を参照)】
会場は以下のいずれかになります。
1) 東京 白金台(株式会社ブレインパッド本社セミナー会場)
2) 東京 浜松町(セミナー会場:ビジョンセンター浜松町 ルームM)
【演習環境(教室受講の場合)】
Microsoft Office (Excel, PowerPoint)
【使用ツール】
Zoom、BOX
※BOXの使用が不可のため、以下の対応をいたします。
・テキスト(BOX)・・・弊社より事前にお送りいたします。
【準備いただくもの】
(オンライン開催の場合以下をご用意ください)
・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
※エクセル、パワーポイント(Microsoft Office 2016以降)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(またはイヤホン)、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。
・モニター(推奨)
【PCの推奨環境】
・OS: Windows 10、Mac OS X (11以降)
・CPU: Core i3以上 (推奨:Core i5以上)
・メモリ:8GB以上(推奨:16GB以上)
・ストレージ:SSD 128GB以上
・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。
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/9/3~4(オンライン)(開催日:2024年9月3日~2024年9月4日)
概要
スケジュールコード | 16777 | 研修コード | 02GGE128 | 研修タイプ | オンライン(ライブ)研修 |
---|---|---|---|---|---|
研修名 | これからはじめるデータサイエンス入門 2024/9/3~4(オンライン) | ||||
カテゴリ | AI人材教育/AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ | 価格(税込) | 143,000円 | 定員(名) | 30 |
受講実施日数(日) | 2 | 履修時間(H) | 16 | 開催日程(期間) | 2024/09/03~2024/09/04 |
開催時間 | 10:00~17:00 | 開場時間 | 9:30 | 会場 | オンライン |
スケジュールコード |
---|
16777 |
研修コード |
02GGE128 |
研修タイプ |
オンライン(ライブ)研修 |
研修名 |
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/9/3~4(オンライン) |
カテゴリ |
AI人材教育/AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ |
価格(税込) |
143,000円 |
定員(名) |
30 |
受講実施日数(日) |
2 |
履修時間(H) |
16 |
開催日程(期間) |
2024/09/03~2024/09/04 |
開催時間 |
10:00~17:00 |
開場時間 |
9:30 |
会場 |
オンライン |
研修内容
データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツといった、初学者でもすぐに活用できるノウハウをExcelを用いた集計・可視化を通し、プログラミング言語は使わずにご紹介します。また、単なる座学にとどまらない、実践型の演習を組み込んだカリキュラムは本講座の大きな特徴の一つであり、データサイエンスを身近に感じたい方や、データリテラシーを向上させたい方だけではなく、データ活用を今すぐ始めたい方や、分析結果の効率的な伝え方を学びたい人にも最適な講座です。
PART1: データサイエンスの基礎
【講義】 60分
・データサイエンスとは
・データサイエンスを学ぶ上で重要なこと
・分析アプローチの分類
・データ分析の目的別分類
PART2: PPDACサイクル
【講義】 30分
・PPDACサイクルとは
・過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
・PPDACサイクルに見るデータ活用のよくないパターン
PART3:具体的な問題解決アプローチ
データ分析リテラシー/Excelによる演習
【講義 / ミニクイズ / 演習】 150分
・身の回りにある様々なデータの分類/データの種類(尺度水準)
・データの可視化(分布・比較・関係性・傾向の把握の作成)
・クロス集計表の効果的な活用法(分割表の作成)
・確率分布に基づく判断(A/Bテストから区間推定まで)
PART4:相関と因果
【講義 / ミニクイズ】 60分
・相関と因果の関係
・相関と因果を見分ける(4つの関係性)
・因果、逆因果、偶然、交絡の違い
・因果関係を証明する方法
PART5:データから未来を予測する
【講義 / ハンズオン】 60分
・データから未来を予測することの意義
・回帰分析によるデータ解析入門 - 不動産価格を回帰分析で説明する
・重回帰分析のハンズオン
・結果解釈上の注意と発展的学習
・まとめ
PART6:総合演習
【演習】 360分
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案
(Step1)分析課題の構造化(ロジックツリー)
(Step2)現状把握
(Step3)課題の特定
(Step4)提案
(Step5)成果発表/講師評
効果(到達目標)
・データサイエンスの全体像を理解するとともに、データ分析の基礎的なリテラシーを身につける
・データの集計・可視化を用いた統計リテラシーに基づいて、身の回りの現象を適切に把握し、説明できるようになる
・データに基づく問題解決プロセスを意識したデータ分析プロジェクトを推進できるようになる
対象
・これからデータサイエンスを活用していきたい方
・デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を担当している方
・データ分析を実務で活用するコツを知りたい方
・現業でデータを分析しているが、統計学などの基礎に自信のない方
・データの可視化や集計の勘所を知りたい方
教材
ー
前提知識
・Excelの基本操作(Excel関数、ピボットテーブル)の利用経験があることが望ましい
関連サイト
ー
備考
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。
コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。
振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。
振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、1年間以内に開催される講座とさせていただきます。
【会場で受講する場合(オンライン開催については「準備いただくもの」を参照)】
会場は以下のいずれかになります。
1) 東京 白金台(株式会社ブレインパッド本社セミナー会場)
2) 東京 浜松町(セミナー会場:ビジョンセンター浜松町 ルームM)
【演習環境(教室受講の場合)】
Microsoft Office (Excel, PowerPoint)
【使用ツール】
Zoom、BOX
※BOXの使用が不可のため、以下の対応をいたします。
・テキスト(BOX)・・・弊社より事前にお送りいたします。
【準備いただくもの】
(オンライン開催の場合以下をご用意ください)
・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
※エクセル、パワーポイント(Microsoft Office 2016以降)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(またはイヤホン)、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。
・モニター(推奨)
【PCの推奨環境】
・OS: Windows 10、Mac OS X (11以降)
・CPU: Core i3以上 (推奨:Core i5以上)
・メモリ:8GB以上(推奨:16GB以上)
・ストレージ:SSD 128GB以上
・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。
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/12/3~4(オンライン)(開催日:2024年12月3日~2024年12月4日)
概要
スケジュールコード | 17417 | 研修コード | 02GGE128 | 研修タイプ | オンライン(ライブ)研修 |
---|---|---|---|---|---|
研修名 | これからはじめるデータサイエンス入門 2024/12/3~4(オンライン) | ||||
カテゴリ | AI人材教育/AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ | 価格(税込) | 143,000円 | 定員(名) | 30 |
受講実施日数(日) | 2 | 履修時間(H) | 16 | 開催日程(期間) | 2024/12/03~2024/12/04 |
開催時間 | 10:00~17:00 | 開場時間 | 9:30 | 会場 | オンライン |
スケジュールコード |
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17417 |
研修コード |
02GGE128 |
研修タイプ |
オンライン(ライブ)研修 |
研修名 |
これからはじめるデータサイエンス入門 2024/12/3~4(オンライン) |
カテゴリ |
AI人材教育/AI・IoT・ビッグデータ/芝大門技術塾/AI・IoT・ビッグデータ |
価格(税込) |
143,000円 |
定員(名) |
30 |
受講実施日数(日) |
2 |
履修時間(H) |
16 |
開催日程(期間) |
2024/12/03~2024/12/04 |
開催時間 |
10:00~17:00 |
開場時間 |
9:30 |
会場 |
オンライン |
研修内容
データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツといった、初学者でもすぐに活用できるノウハウをExcelを用いた集計・可視化を通し、プログラミング言語は使わずにご紹介します。また、単なる座学にとどまらない、実践型の演習を組み込んだカリキュラムは本講座の大きな特徴の一つであり、データサイエンスを身近に感じたい方や、データリテラシーを向上させたい方だけではなく、データ活用を今すぐ始めたい方や、分析結果の効率的な伝え方を学びたい人にも最適な講座です。
PART1: データサイエンスの基礎
【講義】 60分
・データサイエンスとは
・データサイエンスを学ぶ上で重要なこと
・分析アプローチの分類
・データ分析の目的別分類
PART2: PPDACサイクル
【講義】 30分
・PPDACサイクルとは
・過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
・PPDACサイクルに見るデータ活用のよくないパターン
PART3:具体的な問題解決アプローチ
データ分析リテラシー/Excelによる演習
【講義 / ミニクイズ / 演習】 150分
・身の回りにある様々なデータの分類/データの種類(尺度水準)
・データの可視化(分布・比較・関係性・傾向の把握の作成)
・クロス集計表の効果的な活用法(分割表の作成)
・確率分布に基づく判断(A/Bテストから区間推定まで)
PART4:相関と因果
【講義 / ミニクイズ】 60分
・相関と因果の関係
・相関と因果を見分ける(4つの関係性)
・因果、逆因果、偶然、交絡の違い
・因果関係を証明する方法
PART5:データから未来を予測する
【講義 / ハンズオン】 60分
・データから未来を予測することの意義
・回帰分析によるデータ解析入門 - 不動産価格を回帰分析で説明する
・重回帰分析のハンズオン
・結果解釈上の注意と発展的学習
・まとめ
PART6:総合演習
【演習】 360分
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案
(Step1)分析課題の構造化(ロジックツリー)
(Step2)現状把握
(Step3)課題の特定
(Step4)提案
(Step5)成果発表/講師評
効果(到達目標)
・データサイエンスの全体像を理解するとともに、データ分析の基礎的なリテラシーを身につける
・データの集計・可視化を用いた統計リテラシーに基づいて、身の回りの現象を適切に把握し、説明できるようになる
・データに基づく問題解決プロセスを意識したデータ分析プロジェクトを推進できるようになる
対象
・これからデータサイエンスを活用していきたい方
・デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を担当している方
・データ分析を実務で活用するコツを知りたい方
・現業でデータを分析しているが、統計学などの基礎に自信のない方
・データの可視化や集計の勘所を知りたい方
教材
ー
前提知識
・Excelの基本操作(Excel関数、ピボットテーブル)の利用経験があることが望ましい
関連サイト
ー
備考
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。
コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。
振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。
振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、1年間以内に開催される講座とさせていただきます。
【会場で受講する場合(オンライン開催については「準備いただくもの」を参照)】
会場は以下のいずれかになります。
1) 東京 白金台(株式会社ブレインパッド本社セミナー会場)
2) 東京 浜松町(セミナー会場:ビジョンセンター浜松町 ルームM)
【演習環境(教室受講の場合)】
Microsoft Office (Excel, PowerPoint)
【使用ツール】
Zoom、BOX
※BOXの使用が不可のため、以下の対応をいたします。
・テキスト(BOX)・・・弊社より事前にお送りいたします。
【準備いただくもの】
(オンライン開催の場合以下をご用意ください)
・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
※エクセル、パワーポイント(Microsoft Office 2016以降)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(またはイヤホン)、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。
・モニター(推奨)
【PCの推奨環境】
・OS: Windows 10、Mac OS X (11以降)
・CPU: Core i3以上 (推奨:Core i5以上)
・メモリ:8GB以上(推奨:16GB以上)
・ストレージ:SSD 128GB以上
・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。