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この講座はお申込み日より受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

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