ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル
■キャンペーンについて
この講座は、ドコモ×データミックスが主催する
「データサイエンスを学んでモースピードでビジネスを加速させよう」キャンペーン対象講座です。
＜キャンペーン概要＞
アンケートに回答することで、有料講座『ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル』が無料で受講できます。
［注意事項］
受講登録後の学習画面に表示されるアンケートにて、メルマガ会員に必要な情報の入力と、メルマガ配信規約に同意して頂きます。同意いただけない場合は、講義動画を視聴することができませんので予めご了承ください。
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ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。
■講座内容
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。
第1章 思考プロセス編
- 1-1 ビジネスにおけるデータ分析で求められる思考プロセス
- 1-2 これだけは知っておきたいカスタマージャーニー入門
- 1-3 【演習】 コンビニエンスストアのカスタマージャーニーを考える
- 1-4 課題を具体化してくれるKPIツリーとは？
- 1-5 【演習】カスタマージャーニーからKPIツリーを作成する！
- 1-6 KPIツリーで「課題」を特定する
- 1-7 分析のイメージを持つためのテクニック
第2章 技術理解編
- 2-1 データ活用の鍵はビジネス課題の具体化
- 2-2 データ分析に必要な3つの要素
- 2-3 ざっくり理解するデータサイエンス技術の全体像
- 2-4 本当は怖い平均の話
- 2-5 実務でも大活躍！回帰分析の考え方
- 2-6 過去から将来を予測する！時系列分析の考え方
- 2-7 機械学習とディープラーニングの基本
- 2-8 機械が自動でグルーピング！クラスタリング入門
- 2-9 データ分析の組織
- 2-10 【演習】コンビニのケースでデータ・技術・組織を考える
- 2-11 AIについてビジネスパーソンが考えるべきこと
第3章 事例編
- 3-1 事例(1) B2B企業における Sales-Tech事例
- 3-2 事例(2) 技術者派遣企業における HR-Tech事例
- 3-3 事例(3) 自動販売機 IoT分析事例
- 3-4 事例(4) Ad-Techにおけるデータ分析事例
- 3-5 事例(5) センシングデータの分析事例
■講師紹介
堅田 洋資 | Yosuke Katada
（代表取締役社長／データサイエンティスト）
データサイエンティスト育成スクールを運営するデータミックスの代表。これまで数百人以上の社会人に対して、データサイエンスの教育を行ってきた。その他、大企業からベンチャーまでデータ分析プロジェクトの支援、データ分析チームの立ち上げの支援を行う。データミックスの創業前は、ニュースアプリベンチャーでデータサイエンティスト、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。
・学 歴
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）
・著 作
「フリーライブラリで学ぶ機械学習入門」（秀和システム）
「直感でわかる！ Excelで機械学習」（インプレス）
■前提条件
特になし
■課題内容
各章問題：選択式の問題
■修了条件
得点率60％以上