ロジカルシンキングを用いた課題仮説検証方法や
正しくデータを読み解くデータリテラシーを学ぶ
データドリブンという概念が一般化している中、データを活用するスキルがこれまで以上に求められています。今まで自身でデータ分析をやっていない、データ活用思考に馴染みの薄い方々にとって、データ分析のスキルを習得することは今後のキャリアにおいて不可欠です。
本講座では、ロジカルシンキングを用いた課題仮説検証方法や正しくデータを読み解くデータリテラシーを学び、データ分析による課題解決力を身につけます。
単にデータ分析の基礎知識を学ぶだけでなく、データ分析の思考方法までを学び、現場の問題をデータで解決することを目指しましょう。
講座の特長
-
1
ロジカルシンキングの要素で問題/課題の定義方法が学べる
-
2
データ分析の基礎知識だけでなく、
データ分析の思考法についても学べる -
3
知識のインプットに加えて、
業務に応用できるように複数のワークを実施する
得られる知識・スキル
-
状況から正しく問題を定義し課題仮説を設定するスキル -
データ分析の際に気をつけるべきポイントを理解するための知識 -
分散や相関、t検定などを用いて正しくデータを把握するスキル
こんな方におすすめ
- データ分析初心者の方
- データを使ってロジカルに判断したい方
- データ分析だけではなく、データを使って問題を解決したい方
- データサイエンティストを目指して勉強している方
カリキュラム
序章 データ活用人材としてのデジタルリテラシーの重要性
- データ活用人材としてのデジタルリテラシーの重要性
- 本講座の概要
第1章 データ分析プロジェクトの基本
- 問題とデータ分析の基本
- データ分析プロジェクトの流れ
- データ分析プロジェクト ケーススタディで学ぶ失敗例
- ワーク
第2章 読み解き力強化
- データの中心を表す代表値_平均、中央値、最頻値
- データのばらつきを表す代表値_標準偏差
- 標準誤差
- データ収集の勘所_母集団と標本
第3章 分析力強化
- 仮説検定の考え方
- 検定の種類_t検定とカイ2乗検定
第4章 説得力強化
- データ可視化テクニック
- 事実・解釈・行動を意識して正しく伝える
- 相関と因果を見極める
- ワーク
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | 問題解決のためのデータ分析基礎講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
推奨スキル
|
| 講座時間 | 動画講義約2.5時間（演習時間除く） |
| 料金 | 66,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| PCの動作環境 | Excel（Microsoft Office 2016以降）がインストールされていること |
FAQ
-
動画講義はいつまで視聴できますか？また、どうやって視聴しますか？視聴開始日ご提供日から1年間です。動画は、弊社ラーニングマネジメントシステム（LMS）にて視聴可能です。受講料のお支払い確認後、アカウント登録に関するメールをお送りします。
メール送信元：no-reply@skillupai-lms.com
※最新の教材提供を行うため、本コースは合成音声を利用する場合がございます。