AI研修パッケージ|データ分析

公開日:2022/06/29
更新日:2022/08/08

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

  • データ前処理とは
  • データ分析のプロセス
  • データ前処理のチェックリスト
  • データ統合とは
  • データの結合と追加
  • Excelを使用したデータ統合の実行例
  • データクリーニング:欠損値の対処法
  • データクリーニング:外れ値の対処法
  • データクリーニング(Part III) - データフィルタリング
  • データの正規化と標準化
  • データ分析:代表値 (平均値 / 中央値 / 最頻値)
  • データ分析:相関係数の導出
  • 微分:微分の定義
  • 微分:グラフの概形 (カタチ)
  • 関数:関数の概要と関数の種類
  • 関数:AIと関連の深い応用的な関数
  • ベクトル:ベクトルの基本的な性質
  • ベクトル:ベクトルと行列の関係性
  • 確率:順列と組み合わせの違い
  • 確率:確率とは何か
  • 確率:確率分布
  • AI領域で使われる微分
  • AI領域で使われる線形代数
  • AI領域で使われる統計学
  • 統計学のビジネス的応用例
  • データを把握する重要性(ヒストグラム・代表値・散布図・相関係数)
  • 確率分布とは(正規分布・ポアソン分布)
  • 推定・検定
  • 多変量解析
  • R言語とは
  • RStudio Cloudとは
  • R言語の基本的な文法
  • R言語の基本操作 (データの読み込み / 基本統計量の計算 / グラフィックスの作成 / パッケージの活用)
  • tidyverseとは
  • tidyverseによるデータの収集 (データの読み込み・抽出・加工)
  • tidyverseによるデータの可視化
  • R言語のGUIパッケージ
  • 【実演】R言語を用いた機械学習のアルゴリズム (分類・回帰・クラスタリング)
  • Rを用いたテキストマイニング
  • Pythonの機械学習ライブラリ
  • 機械学習の手順
  • データの観察と前処理
  • 分類 (顧客の成約率を予測する)
  • 回帰 (広告宣伝費と売上の関係を予測する)
  • 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)
  • ※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。

    まずは資料をもらう (簡単10秒)

    研修内容

    授業構成(全6講座)

    講座名 学習目安
    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 3時間
    データ前処理について 30分
    データ統合 30分
    データクリーニング(Part I) - 欠損値の対処法 30分
    データクリーニング(Part II) - 外れ値の対処法 30分
    データクリーニング(Part III) - データフィルタリング 30分
    データの正規化と標準化 (仮) 30分
    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
    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に立っているのか? 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
    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
    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 2時間
    概要とデータの観察 30分
    分類 (顧客の成約率を予測する) 30分
    回帰 (広告宣伝費と売上の関係を予測する) 30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) 30分

    説明資料(サンプル)

    担当講師


    AI研修

    無料で80ジャンル・5,700本以上、
    現場で成功しているプロの授業をお試しいただけます

    スクーの学習コンテンツは、OAスキルやビジネススキルはもちろん、さまざまな業界の最新情報など社員様のレベルアップに繋がる動画を5,700本以上ご用意。新しい動画も毎月追加公開しています。

    現場で成功しているプロが講師を務めるのもスクーならでは。単なる座学ではなく、本当に役に立つ学びを追求しています。

    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
    受講画面

    1,600社以上の企業に選ばれた、オンライン動画学習のスクーで
    ぜひ社員様が継続して学べる研修を実施しませんか?

    デモアカウント(無料)を今すぐ発行する

    階層別で研修をさがす

    職種別で研修をさがす

    テーマ別で研修をさがす

    20万人のビジネスマンに支持された楽しく学べるeラーニングSchoo(スクー)
    資料では管理機能や動画コンテンツ一覧、導入事例、ご利用料金などをご紹介しております。
    デモアカウントの発行も行っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

    お電話でもお気軽にお問い合わせください受付時間:平日10:00〜19:00

    03-6416-1614

    03-6416-1614

    法人向けサービストップ