AI研修パッケージ｜データ分析
公開日：2022/06/29
更新日：2022/08/30
SchooのAI研修カリキュラム
Schooでは、AI研修カリキュラムをテーマ別にご用意しています。研修の対象者や、身につけてもらいたいスキルに合わせて研修設定をすることが可能です。
AI研修カリキュラム一覧
AI研修パッケージ｜データ分析の内容
AI研修パッケージ｜データ分析では、以下の授業をカリキュラムとして設定しております。
- データ前処理：データ分析にかける前にやるべきチェックリスト
- AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率
- AI人材に必要な数学概論
- AI人材に必要な統計学
- Rで学ぶデータ分析超入門
- pythonで学ぶ機械学習アルゴリズムの使い方：scikit -learnを使おう
学べること
※こちらは研修パッケージの作成例です。管理画面のテンプレートに含まれていない場合がございます。
研修内容
授業構成（全6講座）
| 講座名 | 学習目安 |
|---|---|
| AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率 | 3時間 5分 |
| データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値) | 20分 |
| データ分析後編 相関係数を導出する | 25分 |
| 微分前編 微分の定義を理解する | 20分 |
| 微分後編 グラフの概形 (カタチ) を知る | 15分 |
| 関数前編 関数の概要と関数の種類を知る | 15分 |
| 関数後編 AIと関連の深い応用的な関数を学ぶ | 15分 |
| ベクトル前編 ベクトルの基本的な性質を知る | 15分 |
| ベクトル後編 ベクトルと行列の関係性を知る | 10分 |
| 確率① 順列と組み合わせの違いを知る | 15分 |
| 確率② 確率とは何か？ | 20分 |
| 確率③ 確率分布を理解する | 15分 |
| データ前処理 ビジネスデータを分析にかける前のチェックリスト | 2時間 35分 |
| データ前処理とは？ | 30分 |
| データ統合 | 35分 |
| データの整理① 欠損値の対処法 | 30分 |
| データの整理② 外れ値の対処法 | 20分 |
| データの整理③ フィルタリング | 15分 |
| データ前処理のプロセス実演 | 25分 |
| Rで学ぶデータ分析超入門 | 3時間 15分 |
| Rのキホンをみにつけよう | 50分 |
| モダンなRプログラムの書きかた：tidyverseを使ってみよう | 30分 |
| RをGUIで使ってみよう | 40分 |
| Rを用いて機械学習をしてみよう | 40分 |
| Rを用いてテキストマイニングをしてみよう | 35分 |
| AI人材に必要な数学概論 | 2時間 10分 |
| AI領域で使われる微分 | 45分 |
| AI領域で使われる線形代数 | 45分 |
| AI領域で使われる統計学 | 40分 |
| AI人材に必要な統計学 | 2時間 15分 |
| 統計学はどんなところに役立っているのか？ | 25分 |
| データを把握する大切さ | 30分 |
| 確率分布の大切さ | 25分 |
| 推定・検定に親しむ | 25分 |
| 多変量解析に触れる | 30分 |
| Pythonで学ぶ機械学習アルゴリズム：分類・回帰・クラスタリング | 3時間 55分 |
| 分析概要とデータの観察 | 50分 |
| 回帰 (広告宣伝費と売上の関係を予測する) | 65分 |
| 分類 (顧客の成約率を予測する) | 65分 |
| クラスタリング (顧客属性をクラスタリングにより分ける) | 55分 |
説明資料（サンプル）
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研修授業の講師一例
- 株式会社サイバーエージェント 取締役人事統括 曽山 哲人さん
- 株式会社カラーズ 代表取締役社長 経沢 香保子さん
- パーソナルキャリア株式会社／DODA編集長 大浦 征也さん など
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