データ分析のアプローチについて、ケーススタディを通じて学んでいきます。

データ分析の各プロセスに従いながら、分析の設計(指標やKPI、クロス集計の集計軸の考え方など)や、データハンドリング方法などについて、基本的な一連の流れを身につけることができます。

総合演習では、受講生が自社の事業担当者になった想定でデータ分析に基づく新規事業の改善提案を作成し、プレゼンテーションを実施します。データサイエンティストの名前の通り、データを自由に扱えることがデータサイエンティストを目指す第一歩となります。

本講座で使用するSQLは、データベース上に格納されたデータを扱うための基礎として、データ分析の必須スキルの一つと言えます。

提供・運営:株式会社ブレインパッド

コースの特徴

  • ● 分析対象となるデータを抽出・加工するために必要な、SQLの基礎知識や操作方法を、ハンズオン形式で効率よく身に付けることができます。
  • ● 座学だけではなく、実データを用いた実践形式の演習も行うため、ビジネスでSQLを活用するための実践力を養えます。
  • ● 分析設計から問題解決までのプロセスを体験することで、分析担当者との円滑なコミュニケーションが期待できます。

資料

コース概要

開講日
2021年12月02日(木)開講
・1日目 2021年12月02日(木)14:00~18:00
・2日目 2021年12月03日(金)09:00~18:00

※お申込み、日程変更/キャンセル締切日は、コース開始日の12営業日前です。
※提携企業のコースのため、お申込み受付後に満席となった場合はご受講いただけないことがあります。あらかじめご了承ください。
コース名
SQLによる集計・分析 (オンラインLIVE版) 【データサイエンティスト入門研修】
学習目標
データベース上のデータ分析を通じて、データに基づく改善提案ができるようになること。
・SQLを用いて大量データのハンドリングができる。
・問題解決のための分析設計(集計軸の設計)ができる。
・自社DB上のデータに対し、集計・分析ができる。
・集計・分析を通して、データに基づく改善提案ができる。(日立アカデミーの文章をコピーしています)
受講形式
オンライン研修
・社用PCで参加予定の方は、貴社のセキュリティ上、Zoom・BOXと各講座で必要なソフトウエアを使用できるか事前にご確認の上、お申込みください。
・本コースは株式会社ブレインパッドとの提携コースのため、株式会社ブレインパッドで開催します。
 受講に関するご連絡は、株式会社ブレインパッドより行わせていただきます。
・コース実施・運営のため、受講者の個人情報を提携先に提供します。
・個人情報の利用目的等については弊社の個人情報保護ポリシー及び個人情報の取り扱いについてをご参照ください。
受講対象者
・データベースから分析対象となるデータを抽出・加工し、分析(主に集計)する方法を学びたい方
・データの集計にもとづく問題解決の方法を知りたい方
・SQLを用いたデータ分析の一連のプロセスを体験したい方
・業務でSQLを使うことになった分析初心者の方
・分析プロジェクトに関わることになったマネジメント層の方
前提スキル
・Microsoft Office Excel(ピボットテーブル)、もしくはAccessの利用経験
・Zoomをご利用いただける方
受講料
1名様 132,000円(税込)
学習想定総時間
1.5日
必要環境
【PCの推奨環境】
・OS: Windows 8.1、Windows 10、Mac OS X (10.13以降)
・CPU: Core i3以上 (推奨:Core i5以上)
・メモリ:8GB以上(推奨:16GB以上)
・ストレージ:SSD 128GB以上
・Microsoft Office (Excel, PowerPoint)
・安定したインターネット接続環境
・ウェブカメラ、スピーカー(またはイアホン)、マイク
【利用言語・ソフト】
・PostgreSQL、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)
【使用ツール】
・Zoomは研修のライブ配信用に使用しますので必須です。
・BOXは、教材、ソースコード等のダウンロードや総合演習時のチーム内でのファイル共有に利用します。
【推奨環境】
・サブモニターやタブレット。
解約可能期間
理由の如何にかかわらず、お申込み後のキャンセルは受け付けておりませんので、ご返金いたしかねます。受講料の支払い前にキャンセルされた場合でも、全額ご負担いただきます。やむを得ずキャンセルされる場合には、振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、1年間以内に開催される講座とさせていただきます。
備考
・お勤め先のPCで参加予定の方は、貴社のセキュリティ上、Zoom・BOXと各講座で必要なソフトウエアを使用できるか事前にご確認ください。BOXがご使用できない場合は、メール等にて別途ご相談お願いいたします。
・スピーカー(またはイヤホン)、マイクの代わりに、ヘッドセットをご使用いただくと、より快適に受講いただけます。
・テキストは、PDFデータでの提供となります。快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。ダウンロード方法は、株式会社ブレインパッドより開催約1週間前に送付する受講票メールで、お知らせいたします。
※カリキュラム内容は進行の都合により変更になることがあります。
※当コースの無料体験版はございません。

カリキュラム概要

カリキュラム
概要
学習想定時間(h)
PART1【講義】
【講義:240分】
・データ分析におけるSQLの位置づけ
・データベースの基礎知識
 -リレーショナルデータベース
 -pgAdmin4の基本操作
 -代表的なデータ型
 -limitによる表示行数の制限
 -テーブル定義書
 -主キー・外部キー
 -ER図:テーブル間の関係図
・SQLによる基本操作
 -フィールド(列)の選択|SELECT
  castによる型変換
 -条件を満たす行の抽出|WHERE
  AND条件,OR条件,in,like
 -並び替え|ORDERBY
 -集計|SUM,AVERAGE, COUNT,GROUP BY, HAVING
 -テーブルの結合|INNERJOIN,OUTER JOIN
4h
PART2【講義】【ミニ演習】
【ミニ演習:60分】
・分析の現場を想定した各種指標の集計
 推移:ユーザ数などの日別推移集計
 利用:平均登録数/利用日数集計
 属性:性年代別集計、など
【講義:60分】
・より高度な集計
 -サブクエリ(副問い合わせ)
 -with句による入れ子の解消
・SQLを使った分析例
 -デシル分析
 -アソシエーション分析
2h
PART3【総合演習】
【総合演習:360分】
新規事業の担当者として、現状分析に基づく改善提案を提出
・前半:150分
 -ロジックツリーを用いた分析設計
 -現状把握と課題抽出
 -中間発表
・前半:150分
 -ロジックツリーを用いた分析設計
 -現状把握と課題抽出
 -中間発表
・発表・まとめ:60分
 -最終発表
 -講師評
6h

修了生の声

「ビジネス課題を見つけ出す」と「最終的に課題を解決する」という2つのインターフェースをつなぐことが、データの利活用であることを実感しました。
ビジネスの最終ゴールを踏まえた上で、本当に必要な手法を取り入れるという視点の重要を再認識しました
SQLだけではなくて、データ分析のアプローチを自分の中に身に付けるために有益な講座でした

お支払方法

  • ※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(開催当日の現金でのお支払い、クレジットカードでのお支払いは承っておりません)。参加費は、開催日の5営業日前までにお支払いください。
  • ※法人のお客様の場合は請求書払いのご対応も可能です。

FAQ

講義は録音、録画できますか?
講義の録音、録画はご遠慮ください。
受講証を紛失いたしました。受講は可能でしょうか?
講座開始日の約1週間前にメールで受講票をお送りいたします。そのメールにWeb会議システム(Zoomなど)のIDとパスワードをお知らせします。IDあるいはパスワードが分からなくなってしまった場合には、受講前日までに株式会社ブレインパッドの担当へご連絡ください。
代理人の受講も可能ですか?
【対面型講座】

はい、可能です。代理の方が受講される場合には、当日受付にて受講証と代理の方のお名刺をご提示ください。

    

【オンライン型講座】

はい、可能です。代理の方が受講される場合には、開催当日の2営業日前までにご連絡いただき、会議システムのID/パスワード情報の返却をお願いします。代理受講者の方には事務局より別途、受講要項をご案内します。
普段は開発系のエンジニアをしているので、プログラムを書くのは得意なのですが、高校時代は文系、大学時代も経済学部と完全な文系脳のため高校レベルの数学知識は正直なところ怪しいです。そのような私でも受講可能でしょうか。
エンジニア職の方にも文系出身の方がおられるので、最近はそのような質問も承るようになってきました。一方、理系出身で学生時代に数学が得意だった方でも、社会人になって数学からいったん離れてしまうと、すっかり知識から抜けてしまっているケースが見受けられることもあります。
講座内では、関数、行列、微分積分などディープラーニングの理解に必要となる高校数学程度の知識から復習し、機械学習で使われる数学や統計の理論ともに理解していきます。
何となく数式を覚えて理解するのではなく、数学の基礎の基礎から理解していきますので、単純にコードを書いてモデルを構築するよりも学習効果が高くなると考えています。