有 料 講 座
データの活用・分析スキル育成プログラム
受講料10,000円(税別)
学習時間の目安2時間半
受講期間90日間
講座概要
AIやデータサイエンスのビジネスでの活用方法を学ぶために、いきなりプログラミングや数学を勉強するのは得策ではないと考えます。何よりも、まずデータサイエンスの全体像を理解し、「どんな技術」を「どんな業務シーン」に適用することで成果が出るのか、そのイメージを持つことが重要です。この講座では、約2時間30分で、データ分析で求められる思考プロセスや課題を明確にするためのフレームワーク、そしてデータサイエンスの技術に関する概要を学び、最後に事例をいくつか紹介します。ぜひ、ご自身の業務でどのようにAIやデータサイエンスを活用するのが良いのかを考えながら受講してください。
学習目標
- データ分析で求められる思考プロセスを理解し、分析の全体像を把握することができる
- ビジネス課題を明確にするためのフレームワークを理解し、適用することができる
- 社内・社外のデータをいかに活用するか、その考え方を理解する
- 統計学、機械学習のコンセプトを理解する
- 実際の適用事例から自社のデータ活用の機会を検討することができる
講座内容
- 第１章 思考プロセス編
- 1-1 ビジネスにおけるデータ分析で求められる思考プロセス
- 1-2 これだけは知っておきたいカスタマージャーニー入門
- 1-3 【演習】 コンビニエンスストアのカスタマージャーニーを考える
- 1-4 課題を具体化してくれるKPIツリーとは？
- 1-5 【演習】カスタマージャーニーからKPIツリーを作成する！
- 1-6 KPIツリーで「課題」を特定する
- 1-7 分析のイメージを持つためのテクニック
- 第２章 技術理解編
- 2-1 データ活用の鍵はビジネス課題の具体化
- 2-2 データ分析に必要な3つの要素
- 2-3 ざっくり理解するデータサイエンス技術の全体像
- 2-4 本当は怖い平均の話
- 2-5 実務でも大活躍！回帰分析の考え方
- 2-6 過去から将来を予測する！時系列分析の考え方
- 2-7 機械学習とディープラーニングの基本
- 2-8 機械が自動でグルーピング！クラスタリング入門
- 2-9 データ分析の組織
- 2-10 【演習】コンビニのケースでデータ・技術・組織を考える
- 2-11 AIについてビジネスパーソンが考えるべきこと
- 第３章 事例編
- 3-1 事例(1) B2B企業における Sales-Tech事例
- 3-2 事例(2) 技術者派遣企業における HR-Tech事例
- 3-3 事例(3) 自動販売機 IoT分析事例
- 3-4 事例(4) Ad-Techにおけるデータ分析事例
- 3-5 事例(5) センシングデータの分析事例
講師紹介
(代表取締役社長/データサイエンティスト)
一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）
講座の一部をご紹介
前提条件
特になし
修了条件
gaccoについて
最高の講師陣による本気の授業
提供するのは、最高の講師陣（大学教授等）による本気の講義。
最先端かつ最高の知識を学ぶことができます。
講義は、ネットで受講しやすいよう、1本あたり10分程度にまとまっています。
いつでもどこでも、スマホでも学習できる
忙しいビジネスパーソンでも、スキマ時間を活かして学習できます。
講座ご購入の流れ
ご受講の流れ
※1 受講期間は開講期間中に限られます。インターネット環境とパソコン・スマートフォン等が必要になります。
※2 受講した講座の修了証であり、大学の単位、公的資格等を証明するものではありません。