IT・技術研修ならCTC教育サービス

コース内容

コース概要

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。

学習目標

・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

対象者

・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

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

スクール環境

・Windows，Mac

内容

PART1
【講義】20分
●データサイエンスの基礎
　・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
【講義】 20分
●データサイエンスの歴史
　・データサイエンスの歴史
　・近年の重大トピック：ディープラーニングの躍進
　・生成AIの登場による新たな産業変革

PART3
【講義】 20分
●ビジネスにおける活用シーンと事例
　・データ活用のタイプ
　・具体的な活用事例

PART4
【講義】 30分
●PPDACサイクル
　・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アンチパターン

PART5
【講義 / ミニクイズ / 演習】 150分
●具体的な問題解決アプローチ
　・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）
●データ分析リテラシー/Excelによる演習
　・5-1.可視化（分布・比較・関係性・傾向把握のグラフ作成と解釈）
　・5-2.クロス集計表（分割表の作成と効果的な活用法）
　・5-3.確率分布に基づく判断（A/Bテストなど）

PART6
【講義 / ミニクイズ】 60分
●相関と因果
　・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

PART7
【講義 / ハンズオン】 60分
●データから未来を予測する
　・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 - 家賃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
　
PART8
●総合演習 ※グループワーク形式
　・マーケティング担当者としてコンビニチェーンの売上最大化のためのデータ活用を考える
　・【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）課題の要因探索
　・（Step4）提案
　・（Step5）成果発表/講師評

備考

※受講条件
　Zoom・BOXをご利用いただける方
　受講環境をご準備いただける方
　詳細はオンライン受講におけるガイドラインをご確認ください。
　オンライン受講におけるガイドライン：https://www.brainpad.co.jp/school/program/online

※研修元であるブレインパッド社が実施する各本講座で提供される、ノウハウ、コンテンツ、文書、その他の知的財産権は研修元に帰属します。利用申込者はこれらの全部または一部を無断で利用、複製、転載、編集、公衆送信等することはできません。