データサイエンティスト基礎講座

データサイエンス力を有する人財の育成を目的として、情報処理、人工知能、統計学などの情報科学を理解し、顧客のビジネス課題の解決に活用するための基礎的な知識・スキルを習得します。
データサイエンティストに必要となる方法論・知識を学びます。Pythonを用いた演習を通じて、データ分析のプロセスを習得し、課題に応じてどのような手法を活用すべきか判断できるようになることを目指します。

このような課題にお応えします

• 新入社員や他部署から異動してきた社員がデータサイエンスを活用して業務を効率化し、成果を出すための知識とスキルを身に着けさせたい
• データサイエンスの共通言語を作り、社内でのデータサイエンスの理解を深めることで、社内のデータサイエンス人財を育成したい。
• データを活用した問題解決能力を高め、ビジネス上の意思決定をデータに基づいて行う能力を身に着けさせたい
• 統計や機械学習などの分析手法を理解し、実際のビジネスシーンで応用する能力を養わせたい
• データの収集、処理、分析に必要なプログラミングスキルやデータエンジニアリングの基礎を学ばせたい

特徴・概要

データサイエンティスとしての即戦力となる基礎知識・スキルを学ぶ

本研修では、データサイエンス人財として基盤となる共通言語を作るため、データサイエンスの目的とデータ分析プロセスについて説明した後、前提となる前知識を学びます。その後、機械学習を中心に、個別の分析手法について学び、分析タスクは実践的な演習を交えて、理解を深めます。

実践的な演習

研修では、データサイエンティストが実務で頻繁に使用する代表的な手法を演習を通じて学びます。演習ではデータの前処理から行い、分析環境にデータを投入し、Pythonを使って分析を体験していきます。これにより、理論だけでなく実際のデータ分析における応用能力も身に着けることができます。

データサイエンスの応用

事例ベースで、データサイエンスが課題解決（売上向上等）にどのように役立つかを学びます。事例はDX銘柄に選ばれた企業の実例を取り上げており、学習したデータサイエンスの知識がどのように活用されているかを紐解きます。総合演習では、実際の分析手法の活用を想定し、学んだ知識を総動員して習熟を図ります。

受講要綱

学習目標（到達目標）

• データサイエンスの目的とデータ分析の流れを理解し、データを活用した課題解決のための適切な手法の選択ができる
• データサイエンティストが実務で使う代表的な分析手法を学び、基礎から応用までの知識を身に着ける
• 演習を交えて学んだ手法を実践に活かし、習熟度を高める
• 事例ベースでデータサイエンスが課題解決に役立つ応用局面を学び、実務での活用ができる

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