2日間集中講座　実践型データサイエンティスト育成塾

本セミナーは「Zoom」を通じて実施するオンライン講座として開催いたします。

8月6日（木）午前9:00で締め切らせていただきます。

セミナー紹介

データ分析、こんな悩みをお持ちの方に、最適の講座です。

ビッグデータ活用に取り組みたいが、分析の専門知識を持つ社員がいない。
エクセルは一通り使っているが、もっと大量のデータを効率よく分析できるようになりたい。
「R言語」や「BI（ビジネス・インテリジェンス）」などの統計ツールに興味があるが、難しそうで気後れしている。
ソーシャルデータや公開データなどの活用に興味があるが、どう使えばいいのか具体的なイメージが湧かない。
ITベンダーや分析専門会社に分析業務を委託したいが、どんな基準で会社を選べばいいか分からない。
ビッグデータをビジネスにどう生かせるのか、体系的に知識を得たい。

※会場で開催していた当時のものですが、講座内容は同じです。

データ分析をやってみたいが、エクセルを使える程度のスキルしかない。仕事も忙しく、長期の研修に行く時間をなかなか作れない。こんな悩みを解消するのが本講座です。2日間のオンライン集中講座でご自宅やワーキングスペースからビッグデータ分析を実践的に学べます。

様々なツールや基盤を使い、実際に手を動かして分析の手法を体得。しかもツールなどをインストールしたパソコンが受講場所に届くのでお手間を気にせずにご参加いただけます。ソーシャルデータや公開データなどを取り込み、既存のデータと組み合わせて使う手法なども習得できます。
※受講で使用するBIツールインストール済みのパソコンとテキストは、受講日前に受講者の方宛にお届けいたします。

ビジネスへの適用や要素技術、分析プロジェクトの進め方など、ビッグデータに関する知識を体系的に学べるのもポイントです。講師は大手の製造業やIT企業、商社などの企業研修経験が豊富。オンラインを通じて双方向で理解度を確認しながら学びを助けます。

ベストセラー「統計学が最強の学問である」の著者、西内啓氏は「エクセルで仕事ができる人なら、少し頑張ればすぐに分析を駆使できる」と話します。2日間の集中講座で、一歩を踏み出してみませんか。

本講座の特徴

データサイエンティストとしてビジネスで活用できることを目的とし、ビッグデータ分析を導入するための実際の手順に沿って網羅的かつ実践的な学習を進めます。
実務での利用シーンを想定し、既存データや公開データを現場ですぐに活用できるようになるために、様々なツールや基盤、データを用いた分析を実際に比較しながら体験できます。
処理基盤やツールを実際に使って学習することで、それぞれの特徴を理解できます。

■視聴にあたって

ライブ配信当日の視聴に必要なURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日8/19（水）までにメールにてご案内します。URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。

なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

また、ライブ配信当日にアクセスいただくURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日8/19（水）までにご参加の方へメールでお知らせいたしますので、ご確認をお願い申し上げます。

開催概要

セミナー名	ビッグデータ解析手法を体得　BIツールを使いながら実践演習 2日間集中講座　実践型データサイエンティスト育成塾
日時	2020年 8月 20日（木）～8月 21日（金）　9：30～17：30
会場	オンライン開催 Zoomを使ったWeb配信セミナーです
受講料	158,000円（税込み） ※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。
受講対象	Microsoft Excelを活用できる方（受講前にピボットテーブルをご確認ください）
定員	15名 ※最少開催人数（10名）に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
備考	【学習のゴール】・ビッグデータを利活用したビジネスモデルの検討が行える・公開されているデータを収集し、ビジネスに活用する観点を身につけられる・データ分析ツールを実際に利用し、そこから示唆を得る手順を身につけられる
主催	日経クロステック　日経コンピュータ
プログラム協力	株式会社チェンジ ※本講座で使用するBIツール入りのパソコンおよびテキストは開催日までに受講申し込み時にご登録いただいたご住所宛に株式会社チェンジから発送いたします。お申し込みの際は、必ず受講される場所を住所としてご入力ください。また、このため受講者情報を同社に第三者提供いたします。ご了解の上お申し込みをお願いします。 ※お送りしたパソコンは、受講終了後、ご返送いただきます。返送方法は送付キットに記載します。

講師紹介

高橋範光氏
株式会社チェンジ取締役

高橋範光 氏

企業研修・コンサルティングを手掛けるチェンジの取締役。大学院で経営工学を専攻。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分析などに従事した後、チェンジに転職。現在、データサイエンティストの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）。日経情報ストラテジーで「ビッグデータ活用・4つの罠」を連載（2014年5月号〜8月号）。

廣野勝利氏
株式会社チェンジ　コンサルタント

廣野勝利 氏

工学系大学で博士号を取得後、事業会社へ転向。研究手法として習得した統計解析を応用して、マーケティング調査から組織調査・人材アセスメントまで幅広く「可視化」に関する複数のプロジェクトに従事。チェンジに転職後、研修開発・講師として活躍中。

大平祐輔氏
株式会社チェンジ　マネジャー／データサイエンティスト

大平祐輔 氏

組織開発コンサルティングファームのデータサイエンティスト時代にBIツールや統計/機械学習の分析ツールを用いて、組織サーベイや人事データ等、HR系のデータを中心としたデータ分析を展開。分析から得られるインサイトに基づくコンサルティングのプロジェクトに多数従事。チェンジに参画し、データサイエンティストや各種研修講師、AI活用・デジタル人材育成コンサルタントとして活躍中。

プログラム

第1日：8月20日（木）

9:30～9:50	イントロダクション
9:50～10:35	①データサイエンティストとは・ビッグデータを扱える人材（データサイエンティスト）の不足・ビッグデータを扱える人材を目指すには・データサイエンティストの種類/役割・データ活用に向けて！データサイエンティストチームの設立ビッグデータの活用法を考える
10:50～11:50	②ビッグデータをビジネスの企画に活用する・「ビッグデータ」とは何か（3つのV）ビッグデータ活用の価値（1）細分化したニーズ/細かな変化に気づくビッグデータ活用の価値（2）より正確に気づくビッグデータ活用の価値（3）効果を生む行動につなげる・ビッグデータのビジネスへの利活用　　ビッグデータ活用の目的（1）既存ビジネスの売り上げを拡大するビッグデータ活用の目的（2）既存ビジネスでコスト削減/業務改善するビッグデータ活用の目的（3）データでビジネスをする・実際のビジネスにおけるビッグデータ活用の流れ
11:50～12:50	昼休憩
12:50～15:50	③ビッグデータを入手する・どんなデータがあるのか知らなければ始まらない行動ログデータソーシャルデータ位置データ気象データセンサーデータ画像・音声・動画データオープンデータソーシャルデータを取得して分析する取るべきデータを考える
16:05～17:15	④ビッグデータの要素技術を理解する・データ分析をするために必要な“要素技術”と“統計技術” ビッグデータ活用を支える様々なIT技術覚えておくべきビッグデータ技術分散処理技術（例：Hadoopの仕組み） NOSQLとはカラムナーデータベースとは（圧縮）インメモリーDB ストリームデータ処理/複合イベント処理（CEP）エンジンビッグデータ技術を体験する
17:15～17:30	講義のまとめ

第2日：8月21日（金）

9:30～12:15	⑤ビッグデータを分析するなぜビッグデータに統計が必要か？統計解析は万能ではないし、Mustでもない・ビッグデータ分析で用いられる一般的な統計手法を理解する・1対1の関係性を見つける（相関分析）単回帰分析複数の要因から未来を予測する（重回帰分析）・タイプ分けして特徴を掴む（クラスター分析）分析とBIツールの活用機械学習とは機械学習が注目される理由と代表的な分析モデル機械学習と特徴量ディープラーニング（深層学習）とは機械学習のモデル（1）決定木分析機械学習のモデル（2）ベイズ分類器機械学習のモデル（3）遺伝的アルゴリズム機械学習人工知能（AI）とは人工知能活用の類型化 AIでビジネスをする5つのプレイヤー人工知能プロジェクトを進める上で気をつけるべき点と活用のポイント AI活用のポイント（1） AIはブラックボックスである AI活用のポイント（2） AIは問題解決の手段の１つ
12:15～13:15	昼休憩
13:15～17:10	⑥ビッグデータ分析プロジェクトを推進する・ビッグデータに関する2つのプロジェクト　　ビジネスの目的を決める　　モデルの仮説立案　　データの収集データ分析の流れを体験する（仮説⇒入手⇒分析⇒検証）仮説検証モデルの最終化定着化へのブリッジ：現場での活用イメージを持つ導入・モニタリングビッグデータ定着化を阻む「組織の壁」ビッグデータプロジェクトの進め方を検討する・データからビジネスを企画する際の「落とし穴」落とし穴１　とにかくデータを集めれば何とかなると思っている落とし穴２　ユニークな事実を探そうとして深みにはまる落とし穴３　データだけ見て現場を見ない・ビッグデータの落とし穴（個人情報保護と情報モラル）ビッグデータの活用法を再考する
17:10～17:30	講義のまとめ

※講演時刻等、随時更新いたします。また、プログラムは変更になる場合があります。あらかじめご了承願います。

受講者の声

ひと口にビッグデータと言っても幅が広く、目的用途に応じたモデルの作り方、可視化、分析方法が多様に渡ることを痛切に感じた。それだけに可能性の大きさを感じ取れました。
とても分かりやすかったです。今後繰り返し参考にします。
講義だけではなく、ツールに触れられたのが理解の手助けとなった。
考えさせられる内容と、ツールの体験などのバランスがよく、とても参考になりました。ビジネス課題を考える考え方として参考になります。
BIツールに実際に触れることでそれぞれの特長を体感ですることができました。
適宜質問にも回答いただき、対話形式で進められたのがよかったです。
ビッグデータ解析に従事する業種の方と情報交換をする場としても、とても有意義なものとなりました。現状の問題点や悩みを共有できたことがよかったです。
この研修を活かして、社内のデータ活用を改善できるように努力します。
データサイエンティストに求められることを大まかに理解できました。多くの事例を分かりやすく解説してもらえたのは助かりました。
2日間という限られた時間でしたが、多くの内容が盛り込まれており、勉強になりました。
実例での演習だったので、非常に分かりやすくイメージがしやすかった。
実習もふんだんに取り入れられており、（個人座学では得られない）価値は充分にあると思います。
ビジネス、企画といった面でデータの適切な扱い方が分かった。
データを扱うために必要な基礎、特に自分に足りていないのが何かが明確になった。
全体を通して分かりやすかったです。業務に活かせるように、まずは何をしたいのか目的を立てたいと思いました。
具体例もまじえて説明して頂き、非常に分かりやすかったです。

【お申し込み注意事項】

このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
視聴URLは、開催前日にご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
※受講料のお支払い：お支払方法はクレジットカード払いのみとなります。領収証が必要な場合は、登録完了メールをご覧のうえ、お手続きください。以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
＜MyPage＞https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。