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。
《特別開講》社会人のためのデータサイエンス演習
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この度、「誰でも使える統計オープンデータ」の開講に先立ち、実践編となる『社会人のためのデータサイエンス演習』を特別開講しております。
ビジネスにおける課題解決のプロセス分析ソフトを使いながら学べる内容となっており、『誰でも使える統計オープンデータ』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演習」は、修了証の発行はございません。
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。
※本講座は、2021年9月28日に開講したものと同じ内容です。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
※2021年9月28日に開講した講座の課題と同じ内容です。
修了条件
※本講座では「修了証」の発行はありません。
学習期間
5週間
※本講座はWeek1～Week5までの講義動画および課題、解答・解説が開講日に一斉に公開されます。
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。
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
定価1,100円(本体1,000円＋税10％)
○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
- 日本統計協会公式販売サイト
(ここから先は日本統計協会公式販売サイトのホームページに遷移します) - Amazon
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- 講座番号:ga063
- 受講開始日:2021年12月21日 15時
- 想定される勉強時間/週:3時間程度