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株式会社ビジネス・アーキテクツにてアートディレクターなどを7年半経験後、2008年に独立。日立アカデミーや自主開催講習で社会人向け講習、多摩美術大学やデジタルハリウッドで学生向けの講習の開催、Data Visualization Japanなどのコミュニティー運営など、データ・ビジュアライゼーションの実践と普及に関する様々な活動をおこなっている。デザイン科学にて修士修了。
この授業では、美しくわかりやすいインフォグラフィックスはどうすれば作れるのか？という課題に迫り、業界で活躍する様々な先生を招いて、インフォグラフィックを制作するための組織体制やプロセス、制作手法などについて学びます。 【スクーを通じて、もう一度大学へ】 スクーでは全国10の大学と連携し、ビジネスパーソン向けに、大学ならではの授業を開講しております。早稲田大学・関西学院大学・法政大学などはじめとする日本全国の大学が誇る名授業を通じて、仕事に活きる教養を身につけられます。 スクー×全国10大学（2015年版）はこちら https://schoo.jp/campaign/2015/univ_2015
近年、データを使ったコミュニケーション、つまり「データ・ビジュアライゼーション」へのニーズが高まっています。 データサイエンスにおける分析結果やそれを用いたサービスのUIとして、ビジネスにおけるコミュニケーションの力強い味方として、膨大なデータの山から社会へ訴えるべき事実の発見や提示としてなど、さまざまな用途でデータが果たす役割の重要性が高まっています。 一方で、日本ではデータ・ビジュアライゼーションについて学べる機会がまだまだ少ないのが現状です。 本授業では、作り手主体で始まるコミュニケーションに求められる【表現・伝達・認知】、使い手主体で始まるコミュニケーションに求められる【課題の抽象化】といった観点から、具体的な事例や基礎的な考え方を学びます。 【内容】 第1回 8月18日 (火) 19:00～20:00 「事例から学ぶデータ・ビジュアライゼーション」 データ・ビジュアライゼーションとは一体何なのかについて、さまざまな事例を通じて学んでいきます。 第2回 8月30日 (日) 20:00～21:00 「データ・ビジュアライゼーションの基礎を学ぶ」 データ・ビジュアライゼーションの基礎として、実践の土台となる知っておきたい基本を学びます。 第3回 9月11日 (金) 20:00～21:00 「データ・ビジュアライゼーション実践のコツ」 どうすればデータを通じて視覚に訴求できるようになるのか？実践に必要なスキルを学びましょう。 【出演者】 矢崎 裕一 visualizing.jp 株式会社ビジネス・アーキテクツにてアートディレクターなどを7年半経験後、2008年に独立。日立アカデミーや自主開催講習で社会人向け講習、多摩美術大学やデジタルハリウッドで学生向けの講習の開催、Data Visualization Japanなどのコミュニティー運営など、データ・ビジュアライゼーションの実践と普及に関する様々な活動をおこなっている。デザイン科学にて修士修了。
このカリキュラムには視聴時間約3分の5つの授業があります。 短時間で集中して学びたい方におすすめです。 第1回【3分で学ぶ】「データ分析人材」思考フレームワークを学ぶ 先生：木田 浩理 三井住友海上火災保険 プリンシパルデータサイエンティスト ▼この授業で扱うこと ・データ分析人材に必要なビジネス力とは ・5Dフレームワーク 第2回【3分で学ぶ】提案成功率を上げるデータ分析と活用 先生：小川 卓 HAPPY ANALYTICS 代表取締役社長 ▼この授業で扱うこと ・データを活用する上で大切なのは「データ」ではない ・提案時に入れておく3つのポイント ・「規則性」「特異点」から発見できること 第3回【3分で学ぶ】Pythonで機械学習とデータ分析 先生：梅津 雄一 データ解析界隈の開発エンジニア ▼この授業で扱うこと ・「教師あり学習」「教師なし学習」 ・線形回帰 ・Pythonの基礎とできること 第4回【3分で学ぶ】Excelを活用したデータ分析の基本 先生：田中亨(Office TANAKA) 一般社団法人 実践ワークシート協会 代表理事 ▼この授業で扱うこと ・入力→計算→出力の3つの処理 ・データ分析とは「分類・集計・統計などの活用」のこと ・テーブル機能を暑かった並べ替え 第5回【3分で学ぶ】UXから考えるデータ・ビジュアライゼーション 先生：矢崎 裕一 visualizing.jp ▼この授業で扱うこと ・データビジュアライゼーションとは課題解決のための手段 ・UX→コミュニケーション ・発信者主体／受信者主体のコミュニケーション このカリキュラムで学べること これからのビジネスパーソンが業務を円滑にすすめるためのデータの取り扱い方について学ぶためのカリキュラムです。データ分析スキルは、これからは非エンジニアも必須です。ExcelやPythonを用いたデータ分析から、提案するスキルまでを学びましょう。 このページ下部にある授業リストから全て受講いただけます。 受講生の声 「データ分析人材」になるためには？〜思考フレームワークを学ぶ〜 講義内容で難しい用語は多々ありましたが、先生の「何が軸なのか」という点は非常にわかりやすかったです。 先生は、やはり根底部分の実行力を備えていると感じました。（40代 受講生） Excelを活用したデータ分析の基本 テンポが良い、説明が明確、声が聞き取りやすい、実際にサンプルデータで触れる、実務で役立つ内容でした。 （30代 受講生）
