ビッグデータの流行とともに、統計学が注目されています。しかし、「統計学って難しそう」「数式はわからないし・・・」という方が多くいます。 しかし、ビジネスで使う統計学であれば、中学生レベルの数学がわかっていれば理解できます。そして、統計学を学ぶことで、皆さんがデータを見る時の視点が変わります。 例えば、ある商品の認知率をアンケートで収集し、分析したところ、20代の認知率の平均と30代の認知率の平均の差がわずか数パーセントだったとしましょう。このようなとき、差があると言って良いのでしょうか？ 他にも「これって差があるって言えるの？」と思ったことがあるでしょう。さらに、身の回りで偶然起こる事象の確率を計算することもできます。 例えば、あるエリアで商品が10個売れる確率、従業員のうち5人同時に退職する確率などです。これらのチャンスやリスクを定量化できれば、ビジネスでの意思決定も変わってきます。 この講座では、Excelを使いながら、できるだけ難しい数式を使わずに統計学の基本である確率分布や仮説検定を学びます。
| おすすめの対象者 | ビジネスパーソン全般 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 約2時間20分 字幕あり |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 7,000円(税込7,700円) |
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 | ビジネスパーソン全般 |
|---|---|
| 学習形態 | PDFでの資料提供 |
| 動画時間 | 約2時間20分 字幕あり |
| 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
データ可視化入門
「データ可視化」とは一言で言えば「グラフの作り方」です。 「今さら、グラフの作り方？グラフくらいExcelで作れるよ」という方も多いでしょう。しかし、問題は作り方そのものではなく、「人に伝わるグラフ」かどうかという点です。せっかくグラフを作成しても、最後に人がそのグラフから重要なことを読み取り、アクションにつながらなくては意味がありません。 この講座では、「グラフ」を「 コミュニケーション」だと考え、「伝わりやすいグラフは何か？」をレクチャーしていきます。
ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル
AIやデータサイエンスのビジネスでの活用方法を学ぶために、いきなりプログラミングや数学を勉強するのは得策ではないと考えます。 何よりも、まずデータサイエンスの全体像を理解し、「どんな技術」を「どんな業務シーン」に適用することで成果が出るのか、そのイメージを持つことが重要です。 この講座では、約2時間30分で、データ分析で求められる思考プロセスや課題を明確にするためのフレームワーク、そしてデータサイエンスの技術に関する概要を学び、最後に事例をいくつか紹介します。 ぜひ、ご自身の業務でどのようにAIやデータサイエンスを活用するのが良いのかを考えながら受講してください。
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。
