概要

★リモート開催(ライブオンライン開催)のみとなります。
※「注意事項・動作環境など」をよくお読みの上お申込みをお願いいたします。

本コースは、データ分析に必要な統計・数理基礎知識、適切なデータ加工・可視化、課題から逆算した仮説検証のための実装力、分析結果の解釈・レポーティングスキルを実データを用いた演習形式で学ぶ講座です。

本研修はキカガク社提供です。

また、講義のほかに約9時間の事前学習動画が付属しております。

コース開催スケジュール

開催予定日は以下のとおりです。時間は、各日とも午前9時30分から午後5時30分までです。研修の進捗状況や質疑応答等により、終了時間は前後することがありますので、あらかじめご了承ください。

開催日 会場
2022年04月18日(月)~2022年04月20日(水) ライブオンライン
2022年05月23日(月)~2022年05月25日(水) ライブオンライン
2022年06月20日(月)~2022年06月22日(水) ライブオンライン
2022年07月25日(月)~2022年07月27日(水) ライブオンライン
2022年08月15日(月)~2022年08月17日(水) ライブオンライン
2022年09月26日(月)~2022年09月28日(水) ライブオンライン
2022年10月17日(月)~2022年10月19日(水) ライブオンライン
2022年11月09日(水)~2022年11月11日(金) ライブオンライン

お申し込み

下記の「お申し込み書」に必要事項をご記入後、「申込窓口」までご提出ください。

申込窓口:下記のいずれかをご利用ください。
[E-mail]:itil-info@intellilink.co.jp
[FAX]:03-5843-6846
※満席になり次第、募集を締め切らせていただきますのでご了承ください。

コース お申し込み書
データサイエンス実践コース お申し込み書

内容

期間 3日間
学習形態 ライブオンライン
対象者 ・データサイエンスを基礎から学びたい初学者の方
・統計手法を用いたデータ分析スキルを身につけたい方
・実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方
前提条件 特になし
到達目標 ・目的に合わせてデータ加工・可視化を実装できる
・探索的データ分析を通して課題を発見できる
・課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができる
・分析結果を正しく解釈し、まとめることができる
修了条件 ・総演習課題の成果物(分析結果のレポート)を提出すること
・3日間すべてのプログラムを受講すること
注意事項・動作環境など

当日は、ビデオチャットツール「Zoom」を使用いたします。
受講までにZoomアプリツールのインストール・ユーザー登録(無料)をお願いいたします。
https://zoom.us/jp-jp/meetings.html

使用方法については下記の資料「オンライン受講の仕方」をご確認ください。
https://drive.google.com/file/d/1C57dYoJ3pREjb6xu7ShKHUqQU63Z48Ha/view

必要な設備
・インターネット接続環境
・インターネット接続可能なPCやタブレットなどの端末
・PCのスピーカー、マイク※(コースの聴講、発言用。ヘッドセットやマイク付きイヤホンのご利用も可)
※マイクに関しては質問の際に使用いただく用途となります。

講義資料
下記サイトにアクセスできれば講義中に問題なく講義資料を閲覧できます。
https://docs.kikagaku.co.jp/access_test/
もしアクセスできない場合は、ブラウザの問題の可能性もございますので、Google Chrome(https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/)をインストールし、再度アクセスの確認をお願いいたします。

受講後アンケート
下記サイトにアクセスできれば問題なく受講後にアンケートにご回答いただけます。
https://forms.gle/Y7YseSZGUaWxs8yJ6
アクセスできない場合は、講義後にスマートフォンや他のパソコンからの回答でも構いません。

環境動作確認事項
★Google Colaboratory
プログラミングの実行環境です。下記サイトにアクセスできれば問題ございません。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja
※Googleアカウントの作成が必須となります。

カリキュラム

【1日目】

  • イントロダクション(ビジネスとデータサイエンス)
  • Python 速習
  • 課題設定
  • データの取得・構造化
  • 探索的データ分析
  • 統計的仮説検定

【2日目】

  • 多容量解析
    • 相関分析の基礎
    • 回帰分析の基礎
    • 主成分分析
    • クラスター分析
  • 分析結果の解釈

【3日目】

  • 振り返り
  • その他の解析手法や機械学習のモデルの説明性
  • 総演習
    • 課題設定
    • 5stepリサイクルの実践
    • 課題解決の施策立案
    • レポート作成
    • 成果発表

受講費用

¥110,000(税込)/名(※オンサイト/1社研修の場合は、別途お見積とさせていただきます。)

注意事項

最低催行人数に達しない場合は、開催中止となることがあります。あらかじめご了承ください。

《本研修に関する個人情報取扱いについて》
研修をご受講いただく場合、以下事項について、ご承諾いただけたものとします。

  • 研修を受講する第三者に対して、個人情報(氏名、会社名、顔写真等の個人を特定する情報 )が開示されること。
  • 研修中に知り得た第三者、講師など運営スタッフ含むの個人情報(氏名、会社名、顔画像など個人を特定する情報)について、当該第三者の承諾なしにその他の第三者に開示しないとともに、自己のため又は他の第三者のために使用しないこと。