講師派遣研修プロジェクト型データサイエンス研修

DXが潮流の中で、これまで以上にデータ活用の需要や期待が高まっています。データの活用はビジネスの可能性を際限なく広げますが、データ活用に至るまでの過程では一朝一夕に進まないことが多々あります。例えば、明確な分析目的がなく蓄積しているデータはそのままでは使えないことが多く、データの前処理・加工に多くの時間を要すことがあります。また、場合によってはデータを取得し直す必要が出たりもします。その他にも、場面に応じて”課題解決のための最適な分析手法は何か”、”分析手法の組合せパターンはどれが最適か”、”分析したモデルをどのように実装するか”などを検討する必要があります。 このような点を踏まえて、組織でデータ活用を推進し定着させるためには、メンバーにデータ解析の知識やスキルを付与するだけでなく、一連のデータ解析プロセスを経験させることが重要となります。
本研修では、一連のデータ解析プロセスの体験を通じて、実務の中でしか培われないデータ解析スキルに加え、データ活用を前提とした課題解決力を身につけます。

主な対象者

以下のような課題がある企業の中堅社員~リーダー層

自社にある(または取得し得る)データを解析し、

  • 業務上の意思決定や業務課題の解決ができる人材を育成したい。
  • 新たな価値創造ができる人材を育成したい。

研修のねらい

  • データサイエンスやAIの諸概念を理解し、統計や機械学習を活用したデータ解析スキルを身につける
  • データ活用で解決できそうな課題や自組織で保有するデータを整理し、データ解析プロジェクトの企画を立案する

特色

研修と実務を行き来する学習設計により実践的なスキルを身につけられます!

「何を知っているか」ではなく、「現に何ができるか」に主眼を置いた学習設計となっています。ビジネス上のデータ解析に必要な知識やスキルを身につけさせるだけでなく、問題への感度を磨き、課題解決力を養うプログラムとなっています。

研修の流れ

研修の流れを示した図。第1会合・データサイエンス概要、統計解析の基礎、Excelによるデータ活用。第2会合・データサイエンスの基本的な考え方、データ解析の準備、Pythonの基礎。第3会合・Excelで分析が難しいデータ解析1、データのパターン抽出。第4会合・Excelで分析が難しいデータ解析2、AIエンジン構築に挑戦。第5会合・データ解析による課題解決データ活用プロジェクトの企画立案。最終成果・プレゼンテーション。

プログラム

1日目 13:00 - 17:00

~データサイエンスの概要を知る~

  1. オリエンテーション
  2. データ活用の可能性を広げるデータサイエンスの基本
  3. データ活用に必要な統計解析の基礎
  4. データ活用のためのモデリング①~単回帰分析
  5. データ活用のためのモデリング②~重回帰分析
  6. まとめ
2日目 13:00 - 17:30

~データサイエンスの基本を知る~

  1. オリエンテーション
  2. データサイエンスとは(1日目の復習)
  3. Python活用の基本
  4. 機械学習の基本的な考え方
  5. まとめ
3日目 13:00 - 17:30

~データのパターン抽出である判別モデルの構築を理解する~

  1. オリエンテーション
  2. ロジスティック回帰分析
  3. 決定木分析
  4. 業務データへの当てはめのイメージ作り
  5. まとめ
4日目 13:00 - 17:30

~AIエンジンの仕組みを知る~

  1. オリエンテーション
  2. サポートベクトルマシンの基本
  3. 総合演習
  4. 総合的な振り返り
5日目 13:00 - 17:30

~具体的なデータ活用方法をイメージする~

  1. オリエンテーション
  2. データ解析による課題解決方法の模索(演習)
  3. データ分析プロジェクト
  4. データ解析プロジェクト企画立案(演習)
  5. まとめ
6日目 9:00 - 17:00

~成果発表会~

  1. オリエンテーション
  2. 成果発表
  3. 発表内容の評価
  4. 総評まとめ
  • ノートPCを利用します。
  • 対面・オンラインどちらにも対応しています。

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