講座の3つの特徴

データドリブン基礎
  • データドリブンの全体像が理解でき、適切にデータ活用を推進できるようになる。
  • 細かな分析プロセスが理解でき、データドリブン人材として必要なスキルや次のアクションが明確になる。
  • データサイエンスのリアルな実務イメージを持てるようになる。

学習内容

本講座ではビジネスで求められるデータ分析の基礎から機械学習の活用方法まで、データドリブンの第一線で得たノウハウについてお伝えします。
「一通り座学で学んだが実務となると何から始めたらよいのかわからない」
「どのようにデータ分析を進めれば良いのかわからない」
そんなお悩みを解決して次のステップに進みたいという方向けです。
また、これからデータサイエンスを学ぶ予定の方でも、実際にどのように活用するのかを本講座を通じて事前に知っておくことでゴールが明確になり、最短経路を辿り学ぶことができます。

講座の内容 / トータル時間188:14(分:秒)

はじめに15:20
  • 自己紹介
  • 実績一覧
  • はじめに
  • 本講座の対象者
  • 目次
データドリブンとは21:11
  • データドリブンとは
  • データサイエンスが必要な理由
  • 汎用的なデータ領域
  • データ分析3ステップ
データドリブンの基本「基礎分析」23:16
  • 基礎分析とは
  • やりがちな失敗ケース
  • 見方で意味が大きく変わる
  • 集計することの意味
  • データの分布を確認する
  • 基礎分析の手法について
  • データクレンジング
  • 基礎分析まとめ
改善施策につながる「要因分析」40:22
  • 要因分析とは
  • 説明変数と目的変数
  • 要因分析の進め方
  • 要因分析の例
  • 基礎集計の注意点
  • 望ましいセグメンテーション
  • 基礎集計の限界
  • 機械学習を分析活用する
  • 決定木分析
  • 要因分析から仮説につなげた事例
  • 「基礎集計の限界」の解決方法
  • 基礎集計と機械学習の差を実践理解
  • 基礎集計による分析考察
  • 決定木による分析考察
  • 要因分析まとめ
意思決定の精度を上げる「予測分析」38:13
  • 予測分析とは
  • 予測分析のイメージを理解
  • 予測分析の仕組み
  • 回帰分析とは
  • 予測モデルの手法紹介
  • 予測分析の進め方
  • リアルな失敗ケース①
  • リアルな失敗ケース②
  • リアルな失敗ケース③
  • リアルな失敗ケース④
  • 予測分析まとめ
データドリブンの土台「データ分析基盤」19:03
  • Data is King
  • データ分析基盤とは
  • 構成図で全体を理解する
  • データ分析基盤のまとめ
データドリブンな組織17:02
  • 組織のデータドリブンステップ
  • データドリブン3要素
  • データドリブン組織成功のカギ
  • 実践した具体的アクション
データドリブンな心構え13:39
  • 目的を忘れない
  • エゴにならない
  • 正しいことが正解とは限らない
  • キャリアをムダにしない

対象者

  • AIジョブカレの講座(超入門講座、Python数学講座、機械学習講座、深層学習講座、統計R講座、統計python講座)を受けたが、実務に活用できていない方
  • 未経験で実務ノウハウがないためにうまく転職できない方
  • これからAIジョブカレの受講を検討しているが、データ分析に必要な講座がイマイチピンときていない方
  • データドリブン人材として活躍を目指す方
  • データサイエンスを一巡学んだが実務への活用方法がわからない方
  • データサイエンスを学ぶ前に事前にゴールのイメージを深めたい方

視聴期間

  • 講座動画(チャット質問対応付)の一括提供となります。
  • 動画視聴期限は受講システムへご登録後から3ヵ月(90日)となります。

担当講師

吉永講師

吉永講師

法政大学で心理学を専攻し、新卒でソフトウェアベンダーのセールスを4年担当。
その後データサイエンスを学び、データサイエンティストへ転身。
クライアントワークとして提案営業、コンサルティング、PM、分析とモデリングまで一気通貫の対応を経験。
その後、事業会社のデータサイエンティストとして機械学習も活用したデータ分析を行いつつ、組織の立ち上げ、マネジメント、人材育成などを担当。
現在は株式会社ルーデルでデータサイエンスの推進とマネジメントを担当している。
テーブルデータ、画像解析、自然言語処理などを扱った実務経験があり、事業会社とコンサル会社、実装とマネージャーなど、領域と役割の観点で幅広くカバーできる点が強み。

データドリブン基礎講座
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AIJO-REV02
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受講会場・日時

データドリブン基礎講座 

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