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第1週:データサイエンスとは |
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・ | データサイエンスの発展 |
・ | 社会で起きている変化~データサイエンスの必要性~ |
・ | データサイエンスに求められるスキルや知識 |
・ | データサイエンスの未来と発展 |
・ | データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 |
・ | 分析の手法の選択 |
第2週:分析の概念と事例 ~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(1)~ |
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・ | Analysis(分析)とは |
・ | 1変数の状況の把握(1)(可視化の活用) |
・ | 1変数の状況の把握(2)(代表値の活用) |
・ | 比較して2変数の関係を見る |
・ | ビジネスにおける比較(1)(概要) |
・ | ビジネスにおける比較(2)(適切なA/Bテストの活用) |
第3週:分析の具体的手法 ~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(2)~ |
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・ | クロス集計の軸設定と見方 |
・ | 散布図と相関の調べ方 |
・ | 相関関係と因果関係の違い |
・ | 時系列データの見方 |
・ | 時系列データの分解の方法 |
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第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告 ~ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(3)~ |
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・ | 回帰分析による予測 |
・ | モデル評価と予実評価 |
・ | 分析結果の報告(記述/可視化方法) |
・ | 分析結果の報告(解釈の注意点) |
・ | 予測・分類等代表的手法と活用場面 |
・ | ビジネスシーンにおける「統計的検定」とその活用例 |
第5週:ビジネスでデータサイエンスを実現するために | |
・ | 各週のおさらい |
・ | データ分析に基づく問題解決ケーススタディ |
・ | 様々な組織で活躍するデータサイエンティスト |
・ | 組織におけるデータサイエンスの実現 |
・ | 講座のまとめ |
Excel分析演習 | |
・ | 基本統計量 |
・ | 回帰分析 |
・ | 各検定の実行方法 など |
統計解析ソフトRを用いた データ分析 |
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・ | Rの環境構築 |
・ | Rの基本操作および基本統計量の算出 |
・ | 回帰分析による予測モデル作成 など |
※講師の肩書等は2022年4月現在。(※印の講師は2016年1月現在)
講師 | 株式会社DXIA 石川 恵理香 |
株式会社ブレインパッド 今津 義充※ | |
横浜市立大学 小野 陽子 | |
株式会社Rejoui 菅 由紀子 | |
一般社団法人データサイエンティスト協会 佐伯 諭 | |
日本航空株式会社 渋谷 直正※ | |
株式会社アトラエ 杉山 聡 | |
株式会社日立インフォメーションアカデミー 大黒 健一※ | |
株式会社チェンジ 高橋 範光※ | |
株式会社ブレインパッド 矢島 安敏※ | |
前提条件 | 表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること |
目安学習時間 | 週3時間程度 |
「データサイエンス・オンライン講座」は、
日本初のmooc※1プラットフォームgaccoで、
どなたでも無料で受講ができます。
本サービスは、JMOOC(日本オープンオンライン教育推進協議会)と連携して、ドコモgacco社が提供しているものです。 gaccoは、オープンなオンライン教育環境の実現に必要な本格的な基盤サービスの提供を通じて、受講生にとって付加価値が高い新たな学習モデルを提供することを目指しています。
※1 MOOCとは:Massive Open Online Coursesの略称で、「大規模公開オンライン講座」と訳されます。
Web上で誰でも無料で参加可能な大規模な講座を提供し、修了者に対して修了証を発行する教育サービスです。
2012年より米国を中心として、主要大学および有名教授により公開され、2021年現在で、世界中から2億2,000万人が受講しています。
※2 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。
※3 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。