
データサイエンティストに必要なスキルを5日間に濃縮して学びませんか?
先進的な企業ではデータに基づいてビジネスを行うことは当然となりつつあります。データに基づいてビジネスを行うためには、統計解析やAI(人工知能)の知識・技術が必須となっています。しかし、教科書などでこれらの知識・技術を学んだとしても「ビジネス・実務でどのように活用して良いか分からない」といった意見が出ることもあります。ビジネス・実務においてデータを活用するためには、データ分析の知識のみならず「データをどうビジネスに生かすか」の視点が重要です。ビジネス・実務における活用できるデータ分析を難しいと感じたことはありませんか。

データ分析を実際の現場で活用できれば…
大学などでデータ分析を学んだことのある人は少なくありませんが、その中でもデータ分析をビジネスに活用できる人はごく一部です。ビジネスにおけるデータ分析の目的は、意思決定をより良く行うことにあります。勘と経験に頼らず、統計的検定から仮説が正しいかを検証したり、データの異常値などからビジネスのヒントが得られるケースがあります。目的志向のデータ分析の設計やデータ利用の勘所は、一般的な大学のデータ分析講座では学べません。ビジネス・実務への活用を念頭に置いたデータ分析講座があれば、有益だと思いませんか?

※所定の修了要件を満たされたご受講者さまには“チェンジ データサイエンティスト ベーシック(CDSB)”資格認定証が発行されます。
本研修は、経済産業大臣が認定する「第四次産業革命スキル習得講座」に認定されています。(期間:平成30年4月1日~令和3年3月31日)
※本研修は、厚生労働省の「専門実践教育訓練給付」の指定講座となっています。個人負担で受講される場合、受講前の申請を含めた一定の要件を満たすことで、受講後に受講費の5割~7割が在住地のハローワークより支給されます。
詳しくは「ハローワークによる専門実践教育訓練給付金のご案内」をご参照ください。
※修了認定には下記が必要です。
・研修出席率90%以上
・総合演習の発表内容の講師評価
・個人が作成したプレゼン資料の完成度(講師および受講者による評価)
・グループによるプレゼンテーションおよび質疑応答への対応
(個人が割り振られた発表パートに対する対応を講師が評価)
※講義内で認定要件に満たない場合、下記にて対応いたします
・研修出席率:補講もしくはリモートでの研修終了後の質疑対応
・総合演習の発表内容の講師評価:プレゼン資料の再提出や、 講師からの質問に対する回答の提出
コース概要
- データサイエンティストとして、ビッグデータをビジネスで活用できることを目的とし、統計解析や分析基盤技術等の関連領域の知識や、ビッグデータ分析を導入するための手順を、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有効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
受講資格
- この講座の受講者の方には「ビジネスの経験が2年以上ある(ビジネス活用事例のイメージを持てるレベル)」を 前提知識としてお願いしています
- データ分析やプログラミングの知識・技術は前提としておりませんので、Pythonをはじめ、 プログラミングを行ったことがない方でも受講に不都合はありません
- また、事前課題等もございませんので、ご安心ください
研修の流れ
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※受講の利便性向上のため、下記の対応が可能です
・一部受講できない場合は別日程で開催されているコースへの参加が可能
・総合演習の準備は、日程によって作業時間を柔軟に調整することが可能
データサイエンティストに必要な要素を包括的に習得
データサイエンティストには統計解析、ビジネス、エンジニアリングの三つのスキルが必要だと言われています。しかし、これら全てを十分に理解してる人材はほとんどいません。結果として、本研修を受けていただければ、実際にデータを分析しながら、データ活用プロジェクトの全体像を把握できるので、これからデータサイエンティストになりたい人はもちろん、今後データビシネスに関わっていく人やビッグデータの概要を理解したい人にも自信を持ってオススメできる研修です。
講師紹介

株式会社チェンジ(執行役員)
高橋 範光
Norimitsu Takahashi
大学・大学院で、経営工学や集団意思決定支援を専攻 卒業後、大手外資系コンサルティングファームに入社。業務システム開発、Webシステム開発、マーケティングROI分析など多方面に渡るITコンサルティングに従事。現在は、株式会社チェンジの取締役としてIT企業の人材育成に携わりつつ、データサイエンティスト育成事業や、データ解析コンサルティングを手掛ける。

株式会社 AppGT(顧問)
杉浦 治
Osamu Sugiura
2002年 デジタルハリウッド株式会社取締役に就任。IT業界における経営スペシャリスト育成やネット事業者向け研修開発を行う。
2010年4月 「ネットショップ能力認定機構」設立。ネットショップ運営能力を測る「ネットショップ検定」を主催。
2013年7月 プレステージ・インターナショナル(東証一部)より出資を受けて(株)AppGTを設立。コンタクトセンターに蓄積された顧客コミュニ ケーションデータを分析し、今後の主要な顧客接点となるスマートフォンの活用において、様々な研究や企画提案を行っている。

株式会社チェンジ(シニアマネージャー)
廣野 勝利
Katsutoshi Hirono
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、ビッグデータプロジェクトやAIプロジェクト、および、ビッグデータ関連の研修開発・講師として従事。
研修の流れ【時間割】

(1)受講前からビッグデータについての知識としてはいろいろ知っていましたが、ベーシックコースの中で、データ分析を自分で実際にやってみることができたので、リアルな実感をもって理解することができました。以前から個人的に興味があったTwitter等のテキスト分析(形態素解析)については、講義中だけでなく、受講後に社内でも試してみました。講義内容で印象に残っているのが「ビッグデータはパフォーマンスが大事。結果が(実用的な速度で)返ってこなければ意味が無い」という言葉で、非常に共感を覚えました。自分も技術者として、周囲に対して「パフォーマンスが大事」と繰り返していますので、それがビッグデータの講義の中で聞けたのは意外でもあり、納得できるものでした。 現在、様々なデータを取得しやすくなっています。それを実際にどうやって分析していくのかについて、学んだ後に職場で試すのではなく“その場で”データを触りながら理解できるのは、とても良い内容だと思います。 また、講義の中で「ビッグデータは外れ値にも注目する」という言葉がありましたが、これまで自分が常識と思っていたこととは大きく異なっていました。今までとは違った視点から見つめ直したり、新たな知識を吸収する良い機会にもなるでしょう。BtoB・BtoCどちらの業態にとっても有益な内容ですので、ぜひ多くの方に本コースを受講していただき、社内で共通の前提として話し合えるようになれば嬉しく思います。
(株式会社ワイ・ディ・シー 草野 周様)
(2)大学卒業後、ITや医薬マーケティング業界のベンチャー企業にて、企画営業・PMなどプロジェクトの営業から請求までの幅広い業務を担当しました。これらの経験を通し、データ分析の重要性を学びました。具体的には、顧客の課題・ニーズを先回りして、より適切な提案ができること、投資対効果や効果検証をより正確に導きだせること、勘と経験だけからではなく、客観的な指標からもプロジェクトの方向性を検討でき、関係者全体が納得感を持って従事できること、などです。これらの経験を通しビジネス職としてではなく、データサイエンティストとして、本格的にデータサイエンスをビジネスで活用できるようになりたいと考え、転職を決意しました。そんな時に、転職の相談をしていたデータサイエンティストの方に薦められてチェンジの研修を受講しました。
受講前は、データサイエンティストというと、理系の技術職というイメージが強く、文系出身でビジネス職に従事してきた私には、場違いなのではないかと言う不安がありました。けれども受講後には、(データサイエンティストに求められる仕事は組織により異なる部分もあるため、研修内容だけでなく現場で求められていることを確認する必要がありますが、)自身がビックデータ分析プロジェクトに貢献できるようになる自信がつきました。 この変化はどこから来たのか考えてみますと、まず実践演習を通して、ビックデータ分析プロジェクトの概観を掴むことができたため、これまでの自身のスキル・経験で活かせることと、新たに身につけるべきことが明確になったからだと思います。
非常によくまとまったテキストと講義から、体系的な知識をインプットした後に、ちょうど良いタイミングでグループや個人でアウトプットする時間があり、学ぶことを実践する・実践しながら学ぶ楽しさを覚えました。さらに、1~2日目の個人ワークや最終日にかけてのグループワークで、脳に汗をかきながら実際のデータと向き合い試行錯誤したことで、実務に近い経験を積むことができました。 また、講師であり、実際に現場でご活躍されているデータサイエンティストから直接、プロジェクトでのコツ・考え方等、ネットや本では得られない情報をたくさん吸収することができ、それが自身の成長・自信につながったのではないかと思います。講師の方々がご自身の経験を踏まえながら、講義でポイントを説明したり、質問に答えてくださったりしたのが印象的でした。さらに、データから企画を考える際の落とし穴・オープンデータの一覧等、実際のプロジェクトに参画時に見直したい資料をたくさんいただきましたので、今後のさらなるアウトプット向上につなげていけると感じています。
(IT企業/データ分析業務 渡邊 未佳様)
(3)ベーシックコースに対する事前の期待は「ビッグデータでどんなビジネスができるか?」を理解することでした。 実際に受講してみて、知識としてビッグデータの利活用が理解できただけでなく、自分の発想が拡がったことを実感しています。世の中にあふれる情報に対して「このデータとこのデータを組み合わせたら、こんなビジネスができるんじゃないか?」といった、今までにない視点で企画を発想できるようになったのです。過去数年の間に受講した研修の中では、間違いなく1番の内容でした。 今後の継続的なスキルアップのためにも、受講者によるOB/OG会の開催に期待しています!現在、私は親会社のビッグデータ・プロジェクトに抜擢されていますが、その背景にはベーシックコースの受講が大きく影響しています。社内にはビッグデータに関して、それほど詳しい人間がいないので、体系的に学んだ経験が評価されたのです。このように、一定レベル以上の知識・スキルを保証してくれる認定資格は、キャリアの観点でも魅力的だと思います。本認定資格が普及して、私のように新しい環境に挑戦できるチャンスをつかむ人がもっと増えて欲しいと願っています。
(IT企業/社内企画 ご受講者様)
(4)研修では沢山のことを教わりましたが、現在、即、役立っていることが「データ分布の把握」です。受講後、どんなデータであっても、加工する前に度数分布や散布図などを使って可視化する工程を加えるようにしました。それによって、外れ値や特異なデータを、従来よりもずっと簡単に見つけることができ、その原因を分析することによって、データ収集上の問題点やエラー値の処理方法など、さまざまな改善につながっています。今回受講したデータサイエンティスト養成コースは、単なる知識習得講座ではなく、「プロジェクト形式の総合演習」です。 他の受講者と議論を交わしながら、またはファシリテーターの講師の示唆、誘導を受けながら、課題解決に向けた仮説立案、データの収集、解析ツールなどの選定を実践的に体験できたことは、本やWebでは決して得ることができない、とても貴重な経験だったと感謝しております。 今後も、ベンダーニュートラルな認定資格として、この研修が国内多くの団体に広まることを期待いたします。
(出版社 ご受講者様)
※記載した内容は、あくまで受講者独自のコメント/意見であり効果を保証するものではありません。
【日程/価格】
日程:個別にご相談ください。
価格:300,000円/人(税抜)
【開催場所】
※状況に応じてオンラインのリモート開催となる場合がございます。
各回の開催場所の詳細は個別にお問い合わせください。
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