木田 浩理

皆さんは、上司に「この数値分析して、来月の会議で発表お願いします」と言われたとき、どのようにして分析し、報告しますか？ なんとなく平均値を取るなど、場当たり的に分析をしていないでしょうか。また、何をすればいいかわからないといった方も多いのではないしょうか。 本授業では、『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』（日経BP）の共著者であり、三井住友海上火災保険株式会社 デジタル戦略部のプリンシパルデータサイエンティストでもある木田浩理先生をお迎えして、ビジネスの現場に活きる、データ分析に必要な5つのフレームワークをお伝えします。 ■登壇講師 木田 浩理 先生 三井住友海上火災保険株式会社 デジタル戦略部 プリンシパルデータサイエンティスト 1979年生まれ。慶應義塾大学総合政策学部卒業/慶應義塾大学院政策・メディア研究科修了。 「30歳ど文系営業マン」からデータサイエンティストの道へ。 NTT東日本・SPSS/日本IBM・アマゾンジャパン・百貨店・通販企業等を経て2018年5月より現職。多種多様な業界で営業やデータ分析を経験。顧客視点に基づいたCRMやマーケティング分析、データを用いた新規ビジネス開発が専門。 2020年10月日経BP社より「データ分析人材になる。　めざすはビジネストランスレーター」を出版 ■書籍 『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』木田 浩理 (著), 伊藤 豪 (著), 高階 勇人 (著), 山田 紘史 (著)（日経BP）

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）