データサイエンティスト応用講座

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専門的な知識・スキルを習得します。
RもしくはPythonを用いた演習を中心とし、本格的なデータ活用に必須となるプログラミングスキルを磨きます。最終日は、研修で学んだ技術を活用し、分析精度を競うコンテストを実施します。

このような課題にお応えします

• データ分析業務の実戦的な場面で問題解決する力を身に着けさせたい
• データサイエンティストが取り組む代表的な分析のプロセスを理解し、分析計画を立案する基礎知識を学ばせたい
• データを取り扱う上で必要なデータクレンジング、データハンドリングについての理解を深めさせたい
• データ概要を確認する際に必要となる探索的データ解析を実践できる能力を身に着けさせたい
• 教師なし学習、教師あり学習の代表的な手法に一定の習熟をしており、実務的な局面で活用できるようにしたい

特徴・概要

実戦的なデータ分析スキルの習得

この研修は、データサイエンスの理論だけでなく、実際のビジネスシーンで直面する問題を解決するための実践的なスキルを重視しています。受講者は、データを分析し、洞察を導き出すための具体的な手法を学びます。これには、データの前処理、探索的データ解析、モデルの構築と評価、そして結果の解釈といった一連のプロセスが含まれます。研修を通じて、受講者はデータに基づいた意思決定を行う能力を高め、ビジネスの成果に直結する分析スキルを身に着けることができます。

代表的な分析プロセスと手法の理

この研修では、データサイエンティストが日常的に取り組む分析のプロセスを学びます。これには、問題の定義、データの収集と整理、分析計画の立案、分析の実行、結果の解釈と報告といったステップが含まれます。また、機械学習の教師あり学習や教師なし学習といった代表的な手法についても学び、これらを実際のデータセットに適用する経験を積むことができます。受講者は、これらの手法を使ってビジネス上の問題に対する解決策を見つけるための基礎を固めることができます。

PythonとJupyter Notebookの使用

データ分析の言語として広く使われているPythonと、分析環境として人気のあるJupyter Notebookの使用方法を学ぶことができます。これらのツールは、データサイエンスの分野で標準的なものであり、受講者はこれらのツールを使ってデータを操作し、分析を行う実践的なスキルを習得します。Pythonはその豊富なライブラリとフレームワークにより、データの前処理からモデルの構築、結果の可視化まで幅広い作業を効率的に行うことができます。Jupyter Notebookは、コード、計算結果、ビジュアル化、ドキュメントを一つのインタラクティブな環境で統合し、分析の進捗を共有しやすくするための優れたツールです。

受講要綱

学習目標（到達目標）

• データサイエンティストが取り組む代表的な分析のプロセスを理解し、分析計画を立案するための基礎知識を習得する
• データを取り扱う上で必要なデータクレンジング、データハンドリングについての理解を深める
• データ概要を確認する際に必要となる探索的データ解析を実践できる
• 実務で高い頻度で使う機械学習（教師なし学習、教師あり学習）の代表的な手法に一定の習熟をして、実務的な局面で活用できる
• 学んだ知識を活用しながら実務的な局面で分析手法を活用することができる

関連する研修

デジタルリテラシー講座 〜DXへのFirstStep〜

データサイエンティスト基礎講座