「Power BI」を用いたデータ活用に関する基礎的な内容をeラーニング形式で学習します。 この講座は、データ活用の入り口です。 データ活用で一番大切なことは、「問い」から考え始めること。そして、どのようなアウトプットを使って、何を表現するのかをイメージすること。 データ活用の入り口を理解してから、Power BIの基本操作を学んでいき、最後はダッシュボードの作成に挑戦してみましょう！
| おすすめの対象者 | 「Power BI」を用いたデータ活用の基礎スキル習得を目指す方 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 約1.5時間 字幕なし |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 7,000円(税込7,700円) |
データ活用は「問い」から始まる
（1）データ活用における「問い」とは
（2）逆算思考で作る「スケルトン」
（3）ゴールドデータとデータモデリング
データ可視化の基本
（1）ディメンションとメジャー
（2）グラフの種類と使いどころ
（3）よくある間違い
データ取得と整形・加工
（1）データソースの種類
（2）Power Queryの使い方
Power BIの基本
（1）グラフを作ってみよう
（2）フィルタ、ドリルダウンなどのアクション
（3）DAX式
（4）パラメーター
Power BIでダッシュボードを作ってみよう
（1）ケース：会計データの可視化
※この講座は、Power BI と Power Query を用いた演習が含まれています。
堅田洋資（かただ ようすけ）
株式会社データミックス代表取締役
一橋大学 商学部 統計学・データサイエンス専攻卒業後、University of San Francisco M.S. in Analyticsを修了。米国の大学のデータサイエス修士号を保有する数少ない日本人データサイエンティスト。国内外でデータ分析コンサルタントとして活躍後、2017年にデータミックス設立。
| おすすめの対象者 | 「Power BI」を用いたデータ活用の基礎スキル習得を目指す方 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 約1.5時間 字幕なし |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 7,000円(税込7,700円) |
| 課題 | 選択式テスト |
| 修了条件 | 全体の得点率60％以上 |
研修実施後の
振り返りはもちろん、
次の改善にむけた示唆出しまで
我々がサポートします。
～研修・eラーニングサービスの流れ～
1.研修の実施
お客さまの状況に
カスタマイズされた
高品質な研修提供
2.振り返り
研修後の
理解度テスト/アンケート/
ヒアリングなどによる、
定性的な効果測定
3.分析と改善
施策効果や
実施後に見えた
課題を分析し、
次の改善に向けた示唆を抽出
「人」の特性に根ざした研修設計と
“やりっぱなし”にしないサポートで
着実な変化を促す
研修・eラーニングをご提供
年間受講者数
約70,000人
※2023年9月末時点
研修提携会社数
120社
※2022年実績
自社運用ラーニングポータルサイト
「Learning Site 21（LS21）」 取扱講座
2,800コース
※2023年9月現在
CBAS（データ分析実務スキル検定）citizen級対策講座
データ分析実務スキル検定は、これからの時代のビジネスパーソンに求められるデータ分析スキルを、 実務の場面に即した形で測定、評価するための資格試験です。CBAS シチズン・データサイエンティスト級の合格者は、自らが現場にある様々な業務データを加工・整形するスキルと、データ分析思考を有していることを証明できます。そのcitizen級に合格するための講座です。
ノーコードで実践するAI・機械学習
DXの取り組みの中でAI・機械学習の活用の機会は今後ますます増えていきます。 その仕組みや内容に関する共通言語を持ち、簡単な分析であれば実行できるようになれば、DXも大きく推進します。この講義では、極力数式とプログラミングを排して、わかりやすくAI・機械学習のアルゴリズムの仕組みをお伝えします。
データサイエンス 分析プロジェクトの進め方
皆さんの中で、「データサイエンス分析プロジェクトは決まったステップがあって、その通りやれば成果が出る」と思っている方はいませんか？実際には、データサイエンスのプロジェクトは「やってみないとわからない」という性質があり、それが一般的なプロジェクトとは異なるポイントになっています。 本講座では、データサイエンスのプロジェクトを進めるうえで、どのような作業が発生するのかを理解していただき、マネジメントや業務を依頼するうえで重要なポイントを理解することがゴールです。そのためにビジネス課題から議論をスタートし、どのように考えて分析を行うかをケースを用いながら説明していきます。また、PythonとRを使ってどのように分析作業を行うのかも具体的に説明していきます。
