メインコンテンツへ

社会人のためのデータサイエンス演習


受講登録は終了しました

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga063
  • 受講開始日:2020年9月29日
  • 想定される勉強時間/週:3時間程度

この度、「社会人のためのデータサイエンス演習」の開講に先立ち、入門編となる『社会人のためのデータサイエンス入門』を特別開講しております。

データ分析の基本的な知識を学ぶことができる内容となっており、『社会人のためのデータサイエンス演習』と併せて学習していただくことで、より理解が深まるかと思います。この機会に、ぜひご受講ください。

※「《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門」は、修了証の発行はございません。

>>入門編はこちらから<<

講座内容

総務省統計局が提供する講座、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説します。

今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析(統計分析)の手法を身につける。

コースは5つの部分に分かれている。第1週では、データサイエンスが必要とされる背景やデータ分析に基づく問題解決プロセスを紹介する。

第2週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(1)」として、記述統計によるデータの把握と、比較の方法について学ぶ。

第3週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(2)」として、比較の視点(クロス集計の軸設定と見方)や傾向の視点(時系列データの解釈)について学ぶ。

第4週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(3)」として、ビジネスにおける予測・評価(回帰分析による予測)と、分析結果の報告(記述と可視化方法)について学ぶ。

第5週では、講座全体のまとめと、ビジネスでデータサイエンスを実現するためのポイントについて説明する。


第1週:データサイエンスとは

  • “データサイエンス”力の高い人材育成について
  • データサイエンスが必要とされる背景
  • データサイエンスに求められるスキルや知識
  • データサイエンスの将来
  • PPDACサイクルに沿った問題解決の進め方
  • 分析の設計手法

第2週:分析の概念と事例

~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(1)~

  • Analysis(分析)とは
  • 1変数の状況の把握(1)(可視化の活用)
  • 1変数の状況の把握(2)(代表値の活用)
  • 比較して2変数の関係を見る
  • ビジネスにおける比較(1)(概要)
  • ビジネスにおける比較(2)(適切なA/Bテストの活用)

第3週:分析の具体的手法

~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(2)~

  • クロス集計の軸設定と見方
  • 散布図と相関の調べ方
  • 相関関係と因果関係の違い
  • 時系列データの見方
  • 時系列データの分解の方法

第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告

~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(3)~

  • 回帰分析による予測
  • モデル評価と予実評価
  • 分析結果の報告(記述/可視化方法)
  • 分析結果の報告(解釈の注意点)
  • 予測・分類等代表的手法と活用場面

第5週:ビジネスでデータサイエンスを実現するために

  • 各週のおさらい
  • データ分析に基づく問題解決ケーススタディ
  • 様々な企業で活躍するデータサイエンティスト
  • 企業でデータサイエンスを実現するためのポイント
  • 講座のまとめ

講師・スタッフ紹介

※講師の肩書等は2016年1月時点の情報を掲載

會田 雅人

會田 雅人

総務省統計局長
東京大学工学系大学院(計数工学)修了。総理府入府後、総務省統計局経済統計課長、消費統計課長、国際統計課長、総務課長、統計局統計調査部長などを歴任。2015年より現職。

阿向 泰二郎

阿向 泰二郎

総務省統計局統計情報システム課長
九州大学理学部数学科卒業。総務庁に入庁後、大臣官房企画課課長補佐、統計局統計情報課課長補佐、独立行政法人統計センター総務課長、行政管理局管理官等を経て現職。統計行政においては、小売物価統計調査における情報端末の導入、e-Stat、オンライン調査システム、統計データのオープン化の推進等、ICTを活用した刷新プロジェクトに従事。

佐伯 諭

佐伯 諭

株式会社電通 デジタルマーケティングセンター データマネジメント部 部長
1998年早稲田大学大学院理工学研究科修了。デジタルマーケティング領域のデータ解析、アドテクノロジー支援などを担当。前職の電通国際情報サービスではメディア最適化システムやCRMシステムのスクラッチ開発を専門とし、プログラマー&SE歴7年。その後、外資系金融で金融アナリストとして従事。2007年より現職。ad:tech tokyo2015スピーカー、データサイエンティスト協会理事。

松尾 豊

松尾 豊

東京大学大学院工学系研究科 特任准教授
1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年、同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より産業技術総合研究所研究員。2005年よりスタンフォード大学客員研究員。2007年より現職。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞。人工知能学会 学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、2012年から編集委員長・理事。2014年より倫理委員長。日本トップクラスの人工知能研究者の一人。

奥園 朋実

奥園 朋実

株式会社ブレインパッド アナリティクスサービス本部アナリティクスサービス1部長
熊本県出身。大学卒業後、大手通販企業で広告・販促・データ分析部署の立ち上げに従事し、2010年ブレインパッドに入社。大手EC通販をはじめ、Webサービス・大手化粧品・アパレル・放送業界等のデータ分析プロジェクトのプロジェクトマネジャーおよびデータサイエンティストとして携わる。マーケティングアナリティクス分野(特にCRM領域)を得意とする。最近では受託分析支援に加えて事業会社内のデータ活用促進に向けたコンサルティング支援やデータ分析部署の立ち上げにも従事。

今津 義充

今津 義充

株式会社ブレインパッド アナリティクスサービス本部アナリティクスサービス2部 シニアデータサイエンティスト 博士(理学)
東京都出身。東京工業大学 大学院理工学研究科 基礎物理学専攻修了後、独立行政法人理化学研究所 博士研究員を経て現職。統計分析・モデル構築、数値シミュレーションに精通。近年はリスク定量化とリソース最適化の分析案件などに従事。

渋谷 直正

渋谷 直正

日本航空株式会社 Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー
埼玉県出身。名古屋大学大学院文学研究科(地理学専攻)卒業後、日本航空に入社し、主に営業部門を経験、2009年から現職。月間2億ページビューに上るJALホームページのログ解析や顧客情報分析を担当。航空券などのレコメンド施策の立案・企画・実施に当たる。2014年、日経情報ストラテジー誌による「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」受賞。

大黒 健一

大黒 健一

株式会社日立インフォメーションアカデミー、ビジネス研修部技師
現在は日立製作所 情報・通信システム社ならびに同グループ会社を中心に、データ・アナリティクス・マイスター育成、イノベーティブ人財育成のための研修の企画・開発・実施を担当。分析実務では、需要予測、在庫・生産管理、テキストマイニング、センサーデータの分析に従事。講師としては、これまでにビジネスデータ分析に関する研修実施でのべ6,000人を指導。名古屋大学大学院 生命農学研究科博士課程後期課程 修了(農学博士)。

高橋 範光

高橋 範光

株式会社チェンジ 取締役 人材開発事業&ビッグデータ事業担当 ビッグデータマガジン編集長
東京工業大学大学院修士課程卒業後、大手外資系コンサルティング会社に就職。システム開発やマーケティングROI分析などのコンサルティング経験を経て、現職へ。現在、データサイエンティスト育成やデータ解析コンサルティング、IT企業の人材育成に注力している。著書に「道具としてのビッグデータ」(日本実業出版社)がある。

矢島 安敏

矢島 安敏

株式会社ブレインパッドCSO
長野県出身。東京工業大学工学部卒業後、同大学院経営工学専攻準教授を経て2008年より現職。専門分野はオペレーションズ・リサーチ、数的最適化、機械学習。著書に「経営工学の数理〈1〉、〈2〉(科学のことばとしての数学)」(朝倉書店)などがある。

丸山 宏

丸山 宏

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 モデリング研究系 教授 総合研究大学院大学統計科学専攻 教授
東京工業大学卒業後、日本IBM東京基礎研究所にて自然言語処理、Webサービス、セキュリティなどの研究開発に従事。同社東京基礎研究所長、執行役員を経て2011年より現職。工学博士(京都大学)。データサイエンティスト協会理事。文部科学省事業「データサイエンティスト育成ネットワークの形成」実施責任者。2015年近代科学社より「データサイエンティスト・ハンドブック」発行(共著)。

橋本 武彦

橋本 武彦

株式会社ブレインパッド アナリティクスサービス本部アナリティクスサービス1部 教育サービス担当 シニアデータサイエンティスト 一般社団法人データサイエンティスト協会 事務局長、慶應義塾大学SFC研究所所員
東京都出身。エンジニア・研究員、マーケティングリサーチャーを経験後、2008年ブレインパッドに入社。広告会社などさまざまな企業のデータ分析プロジェクトにデータサイエンティストおよびプロジェクトマネジャーとして従事。2012年よりデータサイエンティスト育成分野での企業向けの教育サービスを担当。分析の実務経験を活かした研修の開発・カスタマイズを得意とする。2013年技術評論社より「データサイエンティスト養成読本」(共著)、2014年に日本評論社より「統計学ガイダンス」(共著)。

前提条件

表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。
課題で使用しますので、Microsoft Excelがインストールされたパソコンを準備してください。 

課題内容

  • 各週課題:選択式の問題
  • 最終課題:選択式の問題

修了条件

得点率60%以上

学習期間

5週間

補助教材

「社会人のためのデータサイエンス演習 オフィシャル スタディノート 改訂第2版」

このスタディノートには、受講者の学びをサポートするため、講義スライドを収録し、説明を付け加えています。また、更に理解を深めるためのコラム等も収録しています。

="社会人のためのデータサイエンス演習

内容

  • 第1週:データサイエンスとは
  • 第2週:分析の概念と事例
  • 第3週:分析の具体的手法
  • 第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告
  • 第5週 : ビジネスでデータサイエンスを実現するために
  • 統計分析関連サイトの紹介
  • Excel操作関連サイトの紹介
  • 推奨書籍の紹介

    ○価格・サイズ
    A4判 132ページ
    販売価格:1,000円(税別)

    ○編集
    総務省統計局

    ○発行
    一般財団法人 日本統計協会

    ●下記サイトよりお申し込みいただけます


    ※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

    • 講座番号:ga063
    • 受講開始日:2020年9月29日
    • 想定される勉強時間/週:3時間程度