デジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性が急速に高まっています。そして、
DXの中心には常に、データに関する技術があります。
製造業や情報通信、電力、ガス、金融、サービス業など、多種多様な業種業界において、データの収集や保存、分析、自動化などデータに関するテクノロジーに対応できるよう社内インフラを整え、社内外のサービスやデータと連結することで顧客に新たな価値を提供し始めています。
今、新たな社会を創ろうとしている企業は、データ関連技術をコア技術として成長を続けています。
当社ではトラディショナルな統計解析手法から、AI技術などの最新のデータ分析アプローチまで、幅広い領域のコースを取り揃え、お客様のニーズを満たすコースを提供しています。
コース選定のポイント
データ分析に求められるスキル領域について
データ利活用プロジェクトを推進する上で必要なスキルセットとして ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力 が挙げられます。
各スキルを持った人材が集まりプロジェクトのゴールを目指します。それぞれのスキルにはレベルがあり、レベルごとに必要とされる知識や技術が異なります。
当社では、各スキルやレベルに応じたコースを提供しています。目指すスキルに応じたコースをご受講ください。
| ビジネス力 | データサイエンス力 | データエンジニアリング力 | |
|---|---|---|---|
| タスク | ●ビジネス要件を整理し、プロジェクトを企画、提案する ●プロジェクト計画を推進し、アウトプットにコミットする |
●データ加工、分析手法について理解し、分析活動を推進する ●適切な分析分析アプローチの設計、実行、深堀りができる |
●分析要件にあわせた、データ処理を実施する ●インフラを含む環境を構築/運用する |
| 知識・スキル | ●業務やサービスの知識
課題背景を理解し、ビジネス、課題を整理・解決に導くスキル
●機械学習の基礎知識● AIプロジェクトを企画/管理するスキル |
●統計数理の知識 ● 機械学習モデルを構築するスキル データの前処理、特徴量設計、アルゴリズムの選択、パラメータの調整、モデルを評価するスキル
●プログラミングスキル
Python、Rでモデルの実装
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●データを収集/蓄積/管理するスキル ● システム開発/インフラ構築に関する知識とスキル ● プログラミングスキル 機械学習モデルをアプリケーションに組み込む
|
出典：一般社団法人データサイエンティスト協会 「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.4」、
IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」をもとに作成
出典：一般社団法人データサイエンティスト協会 「データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.4」、
IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」
および「ITSS＋「データサイエンス領域」2021改訂版」をもとに作成をもとに作成
スキル領域別のコースマップ
おすすめコースのご紹介
各スキル領域で必要な技術を身につけられるコースから、データ利活用人材にとってベースとなる知識を幅広く学べるコースまで取り揃えております。
※ ライブへ をクリックすると、ライブ配信・オンライン開催コースのコース概要が表示されます。
ビジネス力 サイエンス力
| コースコード | コース名 | 学習期間 |
|---|---|---|
| UBU17L | データサイエンス入門 ～データ活用の観点と代表的な分析手法～ ライブへ | 2日間 |
AIを含むデータ利活用人材にとってベースとなる知識・スキルを身につけたい方におすすめ！
さまざまなデータをビジネスに活用するための方法論「データサイエンス」について学習します。
主なデータ分析手法を「どのようなデータ」に適用すれば「どのような分析」ができるかや、
ビジネスに活用する観点を、ケーススタディを基に学習します。
お客様の声
- 代表的な分析手法が分かりやすくまとまっており、想定より得るものが大きかった。
- 講師の方の説明がとても明瞭で、テキストは図が多用されていてわかりやすかった。演習のバランスも良かった。
- データ分析について、実際に業務で使用することを前提に、考え方からツールの使用方法まで、基礎から学ぶことができた。
ビジネス力
| コースコード | コース名 | 学習期間 |
|---|---|---|
| UBU41L | マーケティング戦略のためのビジネスデータ分析～有識者から学ぶ分析力と解釈・構想力 | 2日間 |
マーケティング戦略・戦術を立てるには、市場の現状把握とアイディアの検証が欠かせません。その際、データを活用できれば、多くの知見やヒントを元にした検討・立案が可能になります。
本コースでは、マーケティングの主要テーマにデータを活用する方法を、次の二つの視点から学びます。一つは、データから知見を導き出す力（分析力）、もう一つは得られた知見からマーケティングを考える力（解釈・構想力）です。
サイエンス力 エンジニア力
| コースコード | コース名 | 学習期間 |
|---|---|---|
| UBU63L | Pythonによるデータアナリティクス ～Step1 可視化・解釈編～ ライブへ | 1日間 |
Pythonを使ったデータ活用を目指す方におすすめ！
Pythonはデータサイエンティストの中で、標準的なデータ分析の手段として活用されています。
本コースでは、データの表操作や可視化を中心に、Pythonのデータ分析ライブラリである「Pandas」「matplotlib」などを使ったデータ分析の基礎を講義・演習をとおして学習します。今後Pythonを使った機械学習手法を習得したい方にとっての入門コースです。
コースの詳細はこちらの動画をご覧ください。
ビジネス力 サイエンス力 エンジニア力
| コースコード | コース名 | 学習期間 |
|---|---|---|
| UBU38L | データ分析ケース実践ワークショップ ～分析方針立案からサービス提言まで～ | 2日間 |
データを活用した業務の課題解決を行う方や、Pythonによる分析スキルを高めたい方にもおすすめ！
実データを題材に、分析方針立案からモデルの作成、サービス提言までの一連のプロセスを体験します。
データを活用したサービスの全体像を描き、分析方針に沿って前処理や学習モデル作成、サービス提言を行います。
分析のためのプログラミング言語としてPythonを利用します。
