データサイエンティスト研修パッケージ
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【研修対象者】
- ・DX推進担当者
- ・IT部門
- ・分析業務従事者
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【解決できるお悩み・ニーズ】
- ・膨大なデータを意思決定に直結させたい
- ・データ分析の専門的な手法を学びたい
- ・AIや機械学習で予測精度を高めたい
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研修内容
データ分析の基礎から機械学習の実装まで、ビジネス課題の解決に必要なスキルを習得する研修です。Pythonを使った線形回帰やクラスタリングといった分析手法が学べるだけでなく、AIアルゴリズムの仕組みや機械学習の全体像も理解できます。データサイエンティストに求められる知識を体系的に整理し、分析の型やツールの活用法を実務に落とし込めます。データの収集から加工・分析・予測まで一貫した流れを押さえることで、数値的根拠を持った提案ができるようになります。
特長
非エンジニアでも理解できるよう数式を極力使わず、実データを用いた分析を通じて学べる点が特長です。統計学の知識を実務で使える形に変換し、線形回帰・決定木・ランダムフォレストといった主要アルゴリズムの使い分けを理解できます。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いや、ディープラーニングの基本概念も押さえられるため、AI導入の検討時に必要な判断力が身につきます。データ分析学習のロードマップも示されており、今後のスキル習得の指針も得られます。
研修のゴール
- ・データの収集から加工・分析までの一連の工程を自力で遂行できるようになる
- ・統計学の知識に基づき、客観的なエビデンスを提示できるようになる
- ・ビジネス課題に対して最適なデータ分析手法を選択し、解決策を提案できる
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研修プログラム
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Pythonで実データを分析する①
- ・線形回帰分析を行う目的
- ・重回帰分析の例
- ・Pythonの基礎復習(Google Colabを使って説明)
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Pythonで実データを分析する②
- ・機械学習では扱うデータは高次元になりがち
- ・次元の呪い:高次元になると人間の直感と合わなくなる
- ・クラスタリング手法の1つ「K平均法」
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Pythonで実データを分析する③
- ・条件分岐を繰り返すことで、ツリー状に展開される
- ・不純度と「ウォーリーを探せ」
- ・ランダムフォレストの3つのメリット
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データ分析学習ロードマップ―「データサイエンス」のはじめ方―
- ・需要が伸びている職業の3位がデータサイエンティスト
- ・データ分析に必要なスキル:データサイエンス・ビジネス・データエンジニアリング
- ・AI活用スキルと学習ロードマップ
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機械学習の概要
- ・教師あり学習:入力データと教師(正解)データの関係性を学習
- ・教師なし学習:入力データ構造を学習
- ・強化学習:設定された報酬から行動を学習
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機械学習のアルゴリズム前編:線形回帰と決定木の基本的なアルゴリズム
- ・教師あり学習のアルゴリズム
- ・線形回帰とは?入力データと教師データの関係を線形で表す
- ・決定木とは?樹形図によって入力データの分割点を作りモデル化
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機械学習のアルゴリズム後編:線形回帰と決定木の応用的なアルゴリズム
- ・モデルの表現力と汎化性能
- ・決定木の表現力(複雑さ)を高める
- ・モデルの表現力は高ければ高いほど良いわけではない
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ディープラーニングのアルゴリズム
- ・画像認識でのブレイクスルー
- ・パーセプトロンという仕組みをベースに構成
- ・ニューラルネットワークからディープラーニング
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機械学習とは何か?何ができるのか?
- ・機械学習の例:スマートフォン,AlphaGo
- ・AIと機械学習の関係
- ・機械学習とは何か?2つの具体例
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機械学習の全体像
- ・教師あり学習と教師なし学習の違いを知る
- ・強化学習とは?ロボットの歩行制御・将棋や囲碁の例
- ・オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理
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機械学習のアルゴリズム
- ・決定木:分類知識の木構造で表現
- ・ランダムフォレスト:決定木の発展版
- ・SVM:特徴空間で最も明確に区切れるものを探し出せる
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ニューラルネットとディープラーニング
- ・人工ニューロンとニューラルネットの計算
- ・ニューラルネットにできること:電力使用量の予測,不良品の検出
- ・畳み込みニューラルネットと敵対的生成ネットワーク(GAN)
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受講者の評価
評価
3.8/5.0
研修概要
時間 6時間51分(18分×2コマ+19分×1コマ+21分×2コマ+22分×1コマ+25分×1コマ+27分×1コマ+60分×4コマ)
料金 1,650円 / ID(最少20ID〜)
※定額制で全ての動画が受け放題
※ボリュームディスカウントあり
開催場所 WEB
※オンライン受講のみのサービスです
※本ページに掲載のカリキュラムは一例(推奨構成)です。Schoo for Businessでは、プロダクト機能にてお客様の課題やニーズに応じた自由なカリキュラム構成が作成できます。管理画面の「研修設定機能」により、最短5分で最適なプランを作成可能です。詳細については、ぜひ営業担当までお気軽にご相談ください。
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取引実績
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よくあるご質問
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Pythonの基礎をGoogle Colabを使いながら学べる授業構成になっているため、エンジニアリング経験がほとんどない方でも受講できます。理系的な解説を極力抑え、身近な事例を交えながら分析手法を理解できる内容です。実際のデータを扱いながら進めることで、プログラミングの細かい文法よりも「データ分析の考え方」を優先して吸収でき、Excelでの分析作業から一歩先に進みたい方に適した研修です。
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専門的な統計学の知識がなくても、機械学習の基本的な考え方や仕組みを理解できる内容です。身近な事例を踏まえながら、機械学習とは何か、どのような全体像で成り立っているのかを学べます。代表的なアルゴリズムやニューラルネット、ディープラーニングまでの基礎を理解することで、AI導入の検討時に必要な判断力が身につきます。
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ExcelやBIツールでの分析経験だけでも受講可能です。表計算ソフトでの分析経験があれば、Pythonを使った大量データの扱い方や機械学習の社会的な活用例を学ぶことで、分析の幅を広げられます。
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数式をほとんど使わずに機械学習とディープラーニングの仕組みを学べる構成です。AIのアルゴリズムを学習したものの数式の難しさから挫折してしまった方でも、機械学習の全体像を掴み、業務課題への利用をイメージできるようになります。さまざまなアルゴリズムの概要を理解することで、AIをビジネスに導入する際の判断材料が得られます。
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1. 資料請求/お問い合わせ
お問い合わせ後、弊社担当よりご連絡いたします。ご利用用途や対象者などをお教えください。
2. ヒアリング/運用イメージのご提案
現在の研修状況や計画などをヒアリングし、最適な研修内容のご提案とお見積もりをいたします。
3.ご契約
お申し込みいただきご契約となります。 -
20IDからご契約が可能です。
料金についてはご契約のID数によって異なりますので、お気軽にお問い合わせください。 -
国内最大級となる9,000本以上の動画数でビジネススキルから政治・経済・金融・デザイン、プログラミング、 DX、AIまで全21カテゴリの幅広い領域を網羅しています。 社員研修から自律学習まで幅広くご活用いただけます。また年間600本の動画が更新されるので、最新のトレンドや環境に合わせた研修や学習が可能です。
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Schoo for Businessは法人でご契約いただき、各社員に視聴権限(ID)を割り振って受講いただくプランです。一方、プレミアムプランは個人でご契約いただく有料のプランです。そのため、管理機能・研修機能はSchoo for Business(法人でのご契約)のみでご利用いただくことが可能です。
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受講者コメント
説明して頂けるので、本を読むよりわかりやすいです。バラバラだった知識が結びついてきてよい復習になりました。
受講者コメント
非技術者として、データ分析のデザイン・運用するスキルを習得すべきと気づかされます。また、その上で必要とされるAIでできる事の把握や、分析の型などのトレンドをキャッチアップできる姿勢を持つことの意義を改めて考えさせられました。
受講者コメント
BIツールが導入されてどのように使用するか迷っていたので、この授業(データ分析学習ロードマップ―「データサイエンス」のはじめ方―)で何から始めたらいいかを学べました。