これから学ぶ人も、資格取得を目指す人も、最適なカリキュラムを選べます。
これから学ぶ人も、資格取得を目指す人も、最適なカリキュラムを選べます。
本コースは、2026年10月以降に開催される価格改定後のコースです。2026年9月までに開催される改定前のコースは以下をご確認ください。
【TOC121】CompTIA Data+ （試験バウチャー付：Voucher Plus Retake Assurance）
CO-DATAPLUSR
(2026年7月より Ver2(DA0-002) トレーニング提供開始)
CompTIA は、情報技術（IT）プロフェッショナルと IT チャネル組織の利益向上を目的とした業界団体で、業界をリードする IT 認定資格はそのミッションの重要な一翼を担っています。CompTIA Data+は、データ分析、ビジネス分析、または実践的なデータスキルが重視される関連の役割でキャリアをスタート、またはキャリアアップしたいと考えている方に最適です。
CompTIA Data+は、生データを有意義な洞察に変える実践的なスキルを持っていることを示す、データ分析認定資格です。データを明確に分析、解釈、伝達する自信を得ることで、実際のビジネス上の問題を解決し、関係者に印象づけることができます。そして、組織がよりスマートなデータ主導の意思決定を行えるよう支援できます。
CompTIA Data+(DA0-002)の公式カリキュラムに準拠しています。
※本トレーニングでは、知識の補強および理解度向上に利用いただける、オンラインラボ（12か月間利用可能）が含まれます。
講義言語：日本語 テキスト言語：日本語 ラボガイド言語：日本語
| コースコード | TOC133 | 期間 | 3日間 | 時間 | 09:30～17:30 | 価格 | \238,150（税込） | 主催 | Top Out Human Capital株式会社 |
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| コースコード | TOC133 | 期間 | 3日間 | 時間 | 09:30～17:30 |
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| 価格 | \238,150（税込） | 主催 | Top Out Human Capital株式会社 | ||
| コースコード | TOC133 | ||
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| 期間 | 3日間 | ||
| 時間 | 09:30～17:30 | ||
| 価格 | \238,150（税込） | ||
| 主催 | Top Out Human Capital株式会社 | ||
・自信を持って分析ツールやデータソースを操作できるように、最新のデータ概念の基礎を築く
・生データ（raw data）を信頼性と分析に役立つ情報に整理、変換する
・統計的手法を活用してトレンドを抽出し、インサイトを明らかにし、ビジネス判断を支援する
・データの可視化やダッシュボードを使って、複雑な結果を誰でも理解できる情報に変換する
・データの品質を維持し、コンプライアンスを確保し、業界標準に沿った機密情報を保護する
・データ分析、ビジネス分析、または実践的なデータスキルが重視される関連の役割でキャリアをスタート、またはキャリアアップしたいと考えている方に最適です。
・CompTIA Data+ (試験番号：DA0-002) 認定試験の準備のために受講することができます。
下記を目指す方々
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- ソフトウェア開発者
- ITマネージャー
- ITプロジェクトマネージャー
ほか、データ分析・操作・可視化のスキルを高めたい方
・ビジネスインテリジェンス、レポート/データアナリストの職務で18-24ヶ月の実務経験が必要です
・Microsoft Excelまたはスプレッドシートプログラムの実用的な知識を持っている必要があります
・加算、減算、除算、乗算（基本的な算術計算）のような基本的な計算の組み立て方を理解していること
・合計、平均、カウントなどの基本的な関数の作成方法を知っている必要があります
・Excelまたは類似のスプレッドシートプログラムで、データセットの並べ替えやフィルタリングの基本を理解している必要があります
・ごく基本的なピボットテーブルの作成方法を知っている必要があります
・データベースについてある程度理解している必要があり、データベースがどのように設計されているかを理解するためのあらゆる知識が役に立ちます
・データを利用した簡単なグラフの作成方法について基本的な理解を持っていること
・集合研修
・オンライントレーニング(Webex)
●データベースの概念を要約する
・各種のデータ構造を説明する
・リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの区別
・テーブル、主キー、正規化の使い方を説明する
・フィールドデータ型を区別する
●各種のデータシステムの比較対照
・各種のデータ処理システムとストレージシステムを説明する
・インフラストラクチャの種類を識別する
・データの変化の仕方を説明する
●AIがデータプロジェクトに及ぼす影響を認識する
・人工知能の概念を定義する
・機械学習について説明する
・ロボティック・プロセス・オートメーションを導入する
●データに用いる言語とツールの比較
・コーディング環境と言語について
・マークアップ言語を識別する
・一般的なデータ分析ツールを識別する
●データ収集手法の利用
・各種のファイルフォーマットを識別する
・データを収集する
・データをテーブルに統合する
・データシステムとソフトウェアの種類を識別する
・データの抽出、変換、ロードのプロセスを説明する
●品質管理のデータへの適用
・データ品質の特性、ルール、指標の再確認
・データ妥当性検証方法の実施
●データのプロファイリングとクレンジング
・データのプロファイリング
・冗長データ、重複データ、不要データへの対処
・欠損値とNull値の対処
・無効データの対処
・仕様に合わせたデータ変換
●データ操作手法の実行
・データセット全体での作業
・関数を使用してデータを操作する
・変数の作成と再コーディング
●データモデル化のためのクエリ構築
・テーブルクエリの記述
・データの転置とアペンド
・データの更新、挿入、削除
●データ分析準備
・データ特性の認識
・分析での基本統計手法の実施
●記述統計手法を適用する
・中心傾向の測定を使用する
・分散の測定値を使用する
・度数と百分率を使用する
●各種の統計手法の解説
・統計的検定の重要さについて説明する
・変数間の関係性を決定する検定と手法を活用する
●ビジネス要件をレポート型式で要約する
・コミュニケーション手法を特定する
・データソースに関する考慮事項について説明する
・レポートやダッシュボードの配信に備える
●適切な種類の可視化を使用する
・基本的なビジュアルを使用する
・高度なビジュアルを構築する
・地理的データを使った地図の作成
●レポートやダッシュボードのコンポーネントを設計する
・レポートとダッシュボードのビジュアルを選択する
・デザイン要素を選択する
・情報と形式の標準的な要素
●レポートの提供準備と利用
・更新とタイミングのレポート作成への影響
・レボート種別の区別
・セルフサービス機能対応
●データガバナンスの重要性の要約
・データガバナンスによるコンプライアンス維持
・アクセスとセキュリティ要件の説明
・プライバシーと保護実務の採用
●データ管理のコンセプトを説明する
・データ管理の基本の説明
・データ管理プロセスの説明
●問題のトラブルシューティングと性能測定
・データとデータベース、ソフトウェアの変更管理
・クエリ最適化の一般的手法の利用
・データベース性能の監視
・ユーザーパーミッションとバックアップのベストプラクティス
※本コースをお申し込みのお客様には、以下の受験バウチャー(１回分)をお渡しします。
・Data+ Voucher Plus Retake Assurance
※有効期間は、コース受講から約11ヵ月間です。
「Voucher Plus Retake Assurance」は、1度目の試験が「不合格」だった場合に、もう1回受験いただくことができる専用バウチャーです。
※本コースは下記バウチャー付もございます。
そちらをご希望の方は、コースコード：TOC132Vにてお申込みください。
・Data+ Voucher
※有効期間は、コース受講から約11ヶ月間です。
※受験バウチャーの有効期限は、予告なく変更になる場合があります。
