本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使って当日ライブ配信します。
※開催後の見逃し配信はございません。

6月1日(水)午前9時で締め切らせていただきます。

セミナー紹介

データ分析、こんな悩みをお持ちの方に、最適の講座です。

  • ビッグデータ活用に取り組みたいが、分析の専門知識を持つ社員がいない。
  • エクセルは一通り使っているが、もっと大量のデータを効率よく分析できるようになりたい。
  • 「R言語」や「BI(ビジネス・インテリジェンス)」などの統計ツールに興味があるが、難しそうで気後れしている。
  • ソーシャルデータや公開データなどの活用に興味があるが、どう使えばいいのか具体的なイメージが湧かない。
  • ITベンダーや分析専門会社に分析業務を委託したいが、どんな基準で会社を選べばいいか分からない。
  • ビッグデータをビジネスにどう生かせるのか、体系的に知識を得たい。
※会場で開催していた当時のものですが、講座内容は同じです。
※会場で開催していた当時のものですが、講座内容は同じです。

データ分析をやってみたいが、エクセルを使える程度のスキルしかない。仕事も忙しく、長期の研修に行く時間をなかなか作れない。こんな悩みを解消するのが本講座です。2日間のオンライン集中講座でご自宅やワーキングスペースからビッグデータ分析を実践的に学べます。

様々なツールや基盤を使い、実際に手を動かして分析の手法を体得。しかもツールなどをインストールしたパソコンが受講場所に届くのでお手間を気にせずにご参加いただけます。ソーシャルデータや公開データなどを取り込み、既存のデータと組み合わせて使う手法なども習得できます。
※受講で使用するBIツールインストール済みのパソコンとテキストは、受講日前に受講者の方宛にお届けいたします。

ビジネスへの適用や要素技術、分析プロジェクトの進め方など、ビッグデータに関する知識を体系的に学べるのもポイントです。講師は大手の製造業やIT企業、商社などの企業研修経験が豊富。オンラインを通じて双方向で理解度を確認しながら学びを助けます。

ベストセラー「統計学が最強の学問である」の著者、西内啓氏は「エクセルで仕事ができる人なら、少し頑張ればすぐに分析を駆使できる」と話します。2日間の集中講座で、一歩を踏み出してみませんか。

本講座の特徴
  • データサイエンティストとしてビジネスで活用できることを目的とし、ビッグデータ分析を導入するための実際の手順に沿って網羅的かつ実践的な学習を進めます。
  • 実務での利用シーンを想定し、既存データや公開データを現場ですぐに活用できるようになるために、様々なツールや基盤、データを用いた分析を実際に比較しながら体験できます。
  • 処理基盤やツールを実際に使って学習することで、それぞれの特徴を理解できます。
■視聴にあたって
  1. 配信当日の視聴に必要なURLおよびログイン方法等は、セミナーお申し込み後にご登録のメールアドレスにお送りする登録完了メールにてご案内しております。
    ems-noreply@nikkeibp.co.jpからのメールを受信できるように設定してください。
    URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  3. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  4. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  5. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
  6. Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。
なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

開催概要

セミナー名 ビッグデータ解析手法を体得 BIツールを使いながら実践演習
2日間集中講座 実践型データサイエンティスト育成塾
日時 2022年 6月 9日(木)~ 6月 10日(金) 9:30~17:30
会場 オンライン開催
Zoomを使ったWeb配信セミナーです

視聴方法はお申し込みいただいたメールアドレス宛に、申込完了後に発信する登録完了メールおよび会期前のリマインドメールでご案内いたします。
受講料

158,000円(税込み)
※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。

※受講料のお支払い方法:請求書払い/クレジットカード払いが選択できます。
【請求書でのお支払いを希望の方へ】
請求書の宛名は、お申し込みの際に「連絡先区分」を「自宅」と選択いただくと個人様名義、「勤務先」と選択いただくとご勤務先名義となります。このため、受講場所にご自宅を選択され、受講料を会社経費で支払いたい(会社名義の請求書を希望)場合などは、申込完了後にこちらのお問い合わせフォームより請求書の宛名を会社名義に変更ご希望の旨、会社名明記の上、ご連絡ください。

受講対象 Microsoft Excelを活用できる方
定員 15名
※最少開催人数(6名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
備考 【学習のゴール】
・ビッグデータを利活用したビジネスモデルの検討が行える
・公開されているデータを収集し、ビジネスに活用する観点を身につけられる
・データ分析ツールを実際に利用し、そこから示唆を得る手順を身につけられる
主催 日経クロステック 日経コンピュータ
プログラム協力 株式会社ディジタルグロースアカデミア

※本講座で使用するBIツール入りのパソコンおよびテキストは開催日までに受講申し込み時にご登録いただいたご住所宛に株式会社ディジタルグロースアカデミアから発送いたします。お申し込みの際は、必ず受講される場所を住所としてご入力ください。また、このため受講者情報を同社に第三者提供いたします。ご了解の上お申し込みをお願いします。
※お送りしたパソコンは、受講終了後、ご返送いただきます。返送方法は送付キットに記載します。


※本講座のプログラムは2020年まで株式会社チェンジが提供してまいりましたが、同社がデジタル人材育成サービス事業を事業分割し、新会社として設立した株式会社ディジタルグロースアカデミアが本講座のコンテンツ提供を継承しています。講座内容は変更ありません。

講師紹介

大平 祐輔
株式会社ディジタルグロースアカデミア シニアマネジャー

大平 祐輔 <span class="fontSizeS">氏</span>

組織開発コンサルティングファームのデータサイエンティスト時代にBIツールや統計/機械学習の分析ツールを用いて、組織サーベイや人事データ等、HR系のデータを中心としたデータ分析を展開。分析から得られるインサイトに基づくコンサルティングのプロジェクトに多数従事。ディジタルグロースアカデミアに参画し、自然言語処理や画像処理のデータサイエンティストや各種研修講師、AI活用・デジタル人材育成コンサルタントとして活躍中。
夏目 泰秀
株式会社ディジタルグロースアカデミア シニアマネジャー

夏目 泰秀 <span class="fontSizeS">氏</span>

国内コンサルティングファームにて小売業、製造業のデータを用いた業務改革・システム改革を推進。その後国内大手教育事業会社にてデータ分析責任者として、受験者数予測、マーケティング戦略立案、指導改善のための分析を担当。2021年に株式会社チェンジに入社。現在はディジタルグロースアカデミアにてデジタル人材育成事業に従事。
棚橋 誠
株式会社ディジタルグロースアカデミア マネジャー

棚橋 誠 <span class="fontSizeS">氏</span>

高等学校で数学科講師として勤務後、トヨタグループ企業へ転向し、QC・SQCおよびビッグデータ・AIに関する研修~実務実践~啓蒙活動の企画、社内外の研修講師や業務品質向上に関するデータ分析アドバイザーなどといったTQM推進活動に従事。その後、ディジタルグロースアカデミアの前身である株式会社チェンジに参画し、各種研修の教材企画や開発に従事しつつ、講師としても活躍中。

プログラム

 第1日:6月9日(木)
9:30~9:50 イントロダクション
9:50~10:35 ①データサイエンティストとは
・ビッグデータを扱える人材(データサイエンティスト)の不足
・ビッグデータを扱える人材を目指すには
・データサイエンティストの種類/役割
・データ活用に向けて!データサイエンティストチームの設立


演習 ビッグデータの活用法を考える
10:50~11:50 ②ビッグデータをビジネスの企画に活用する
・「ビッグデータ」とは何か(3つのV)
ビッグデータ活用の価値(1) 細分化したニーズ/細かな変化に気づく
ビッグデータ活用の価値(2) より正確に気づく
ビッグデータ活用の価値(3) 効果を生む行動につなげる
・ビッグデータのビジネスへの利活用
ビッグデータ活用の目的(1) 既存ビジネスの売り上げを拡大する
ビッグデータ活用の目的(2) 既存ビジネスでコスト削減/業務改善する
ビッグデータ活用の目的(3) データでビジネスをする
・実際のビジネスにおけるビッグデータ活用の流れ
11:50~12:50 昼休憩
12:50~15:50 ③ビッグデータを入手する
・どんなデータがあるのか知らなければ始まらない
行動ログデータ
ソーシャルデータ
位置データ
気象データ
センサーデータ
画像・音声・動画データ
オープンデータ
演習 ソーシャルデータを取得して分析する
演習 取るべきデータを考える
16:05~17:15 ④ビッグデータの要素技術を理解する
・データ分析をするために必要な“要素技術”と“統計技術”
ビッグデータ活用を支える様々なIT技術
覚えておくべきビッグデータ技術
分散処理技術(例:Hadoopの仕組み)
NOSQLとは
カラムナーデータベースとは(圧縮)
インメモリーDB
ストリームデータ処理/複合イベント処理(CEP)エンジン
演習 ビッグデータ技術を体験する
17:15~17:30 講義のまとめ
 第2日:6月10日(金)
9:30~12:15 ⑤ビッグデータを分析する
なぜビッグデータに統計が必要か?
統計解析は万能ではないし、Mustでもない

・ビッグデータ分析で用いられる一般的な統計手法を理解する
・1対1の関係性を見つける(相関分析)
単回帰分析
複数の要因から未来を予測する(重回帰分析)
・タイプ分けして特徴を掴む(クラスター分析)

ハンズオン 分析とBIツールの活用

機械学習とは
機械学習が注目される理由と代表的な分析モデル
機械学習と特徴量
ディープラーニング(深層学習)とは
機械学習のモデル(1) 決定木分析
機械学習のモデル(2) ベイズ分類器
機械学習のモデル(3) 遺伝的アルゴリズム
デモ 機械学習

人工知能(AI)とは
人工知能活用の類型化
AIでビジネスをする5つのプレイヤー
人工知能プロジェクトを進める上で気をつけるべき点と活用のポイント
AI活用のポイント(1) AIはブラックボックスである
AI活用のポイント(2) AIは問題解決の手段の1つ
12:15~13:15 昼休憩
13:15~17:10 ⑥ビッグデータ分析プロジェクトを推進する
・ビッグデータに関する2つのプロジェクト
ビジネスの目的を決める
モデルの仮説立案
データの収集

演習 データ分析の流れを体験する(仮説⇒入手⇒分析⇒検証)

仮説検証
モデルの最終化
定着化へのブリッジ:現場での活用イメージを持つ
導入・モニタリング
ビッグデータ定着化を阻む「組織の壁」
演習 ビッグデータプロジェクトの進め方を検討する

・データからビジネスを企画する際の「落とし穴」
落とし穴1 とにかくデータを集めれば何とかなると思っている
落とし穴2 ユニークな事実を探そうとして深みにはまる
落とし穴3 データだけ見て現場を見ない
・ビッグデータの落とし穴(個人情報保護と情報モラル)
演習 ビッグデータの活用法を再考する
17:10~17:30 講義のまとめ
※講演時刻等、随時更新いたします。また、プログラムは変更になる場合があります。あらかじめご了承願います。
受講者の声
  • ひと口にビッグデータと言っても幅が広く、目的用途に応じたモデルの作り方、可視化、分析方法が多様に渡ることを痛切に感じた。それだけに可能性の大きさを感じ取れました。
  • とても分かりやすかったです。今後繰り返し参考にします。
  • 講義だけではなく、ツールに触れられたのが理解の手助けとなった。
  • 考えさせられる内容と、ツールの体験などのバランスがよく、とても参考になりました。ビジネス課題を考える考え方として参考になります。
  • BIツールに実際に触れることでそれぞれの特長を体感ですることができました。
  • 適宜質問にも回答いただき、対話形式で進められたのがよかったです。
  • ビッグデータ解析に従事する業種の方と情報交換をする場としても、とても有意義なものとなりました。現状の問題点や悩みを共有できたことがよかったです。
  • この研修を活かして、社内のデータ活用を改善できるように努力します。
  • データサイエンティストに求められることを大まかに理解できました。多くの事例を分かりやすく解説してもらえたのは助かりました。
  • 2日間という限られた時間でしたが、多くの内容が盛り込まれており、勉強になりました。
  • 実例での演習だったので、非常に分かりやすくイメージがしやすかった。
  • 実習もふんだんに取り入れられており、(個人座学では得られない)価値は充分にあると思います。
  • ビジネス、企画といった面でデータの適切な扱い方が分かった。
  • データを扱うために必要な基礎、特に自分に足りていないのが何かが明確になった。
  • 全体を通して分かりやすかったです。業務に活かせるように、まずは何をしたいのか目的を立てたいと思いました。
  • 具体例もまじえて説明して頂き、非常に分かりやすかったです。

【お申し込み注意事項】

  • このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
    配信当日の視聴に必要なURLおよびログイン方法等は、セミナーお申し込み後にご登録のメールアドレスにお送りする登録完了メールにてご案内しております。
    ems-noreply@nikkeibp.co.jpからのメールを受信できるように設定してください。
  • このセミナーの運営事務局を担当する、株式会社イーストクルーからメールやお電話でご連絡を差し上げることがあります。ドメイン名(@eastcrew)からのメールを受信できるようにしてください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
  • ※受講料のお支払い:請求書払い/クレジットカード払いが選択できます。
    • 【請求書でのお支払いの場合】
      お支払方法が「請求書」の方には、後日、請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。
      請求書の宛名は、お申し込みの際に「連絡先区分」を「自宅」と選択いただくと個人様名義、「勤務先」と選択いただくとご勤務先名義となります。このため、受講場所にご自宅を選択され、受講料を会社経費で支払いたい(会社名義の請求書を希望)場合などは、申込完了後にこちらのお問い合わせフォームより請求書の宛名を会社名義に変更ご希望の旨、会社名明記の上、ご連絡ください。
    • 【クレジットカード払いの場合】
      お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
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