現場で活かせる統計解析実践 （オンラインLIVE版）【データサイエンティスト入門研修】
データサイエンティストとして分析結果を統計的に正しく理解し、適切な意思決定支援を行うために必要なスキルを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、モデル（予測、分類、連関、時系列）の作成方法や評価方法について、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、受講生が自社の分析担当者になった想定でデータを分析し、 実際に販売促進案を作成、プレゼンテーションを実施します。
本講座で使用するPythonは、オープンソースのプログラミング言語で統計解析やデータ分析で使われる様々な手法や機能がパッケージとして提供されています。 大規模データや分散処理システムへの対応も行われており、データサイエンティストにとって必須ツールの一つと言えます。
提供・運営：株式会社ブレインパッド
まずはお気軽に
コースの特徴
- ● 実データを用いた実践形式の演習を行うことでビジネスでPythonを活用するために必要な勘所や、分析で役立つポイントを体感しながら習得できます。
- ● 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。
- ● ハンズオン形式で実際に受講者自身がコーディングをしながら講義を進められるため、Python（JupyterLab）の基本操作を効率よく習得できます。
- ● pandasによるデータハンドリングを習得することで、分析をより高速に、よりスムーズに行えるようになります。
- ● 研修で身に付けたmatplotlibの基礎を土台として、自由度の高いグラフを作成できるようになります。
資料
【左図のポイント】
実業務で活用できるガイド
ビジネス課題の解決に使われることの多い代表的なデータ分析手法に注力して使い分け方を説明
【右図のポイント】
実務視点での予測とモデル評価
実際の業務での活用を想定し、モデルの評価方法や精度向上のヒントを、事例を交えて説明
コース概要
開講日
2021年12月06日（月）開講
1日目 2021年12月06日（月）14:00～18:00
2日目 2021年12月07日（火）09:00～18:00
3日目 2021年12月08日（水）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。
1日目 2021年12月06日（月）14:00～18:00
2日目 2021年12月07日（火）09:00～18:00
3日目 2021年12月08日（水）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
現場で活かせる統計解析実践 （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
分析結果を統計学に基づき正しく理解するとともに、意思決定に向けた改善提案ができるようになること
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。
・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
・業務でPython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
・単純な集計よりも踏み込んだ分析スキルを習得したい方
・多変量解析を含む一連のデータ分析プロセスを体験したい方
・Pythonを使うとどんな分析が可能になるのかを知りたい方
・統計の基礎を学びたい方
・分析結果を業務改善に生かす方法を知りたい方
・Python（JupyterLab）の基本操作を習得したい方
・pandasパッケージを用いたPythonでのデータハンドリングについて学びたい方
・matplotlibによる視覚化の基礎を身に付けたい方
・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
・単純な集計よりも踏み込んだ分析スキルを習得したい方
・多変量解析を含む一連のデータ分析プロセスを体験したい方
・Pythonを使うとどんな分析が可能になるのかを知りたい方
・統計の基礎を学びたい方
・分析結果を業務改善に生かす方法を知りたい方
・Python（JupyterLab）の基本操作を習得したい方
・pandasパッケージを用いたPythonでのデータハンドリングについて学びたい方
・matplotlibによる視覚化の基礎を身に付けたい方
前提スキル
・高校数学程度の知識がない場合でもご受講いただける内容となっております。
・Zoomをご利用いただける方。
・Zoomをご利用いただける方。
受講料
1名様 220,000円（税込）
学習想定総時間
3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】
・Python(JupyterLab)、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。
・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】
・Python(JupyterLab)、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。
・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】【ミニ演習】
【講義:180分】
・データ分析プロセスにおけるPythonとJupyterLab
・Pythonによる代表値の計算
－データを表す様々な数値
－データの種類（尺度水準）
・Pandasによるデータの集計・加工
－パッケージのインストール
－データ読込・表示
－データ抽出
－データ集計
－並び替え
－列の追加
－データ整形
－データ保存
【ミニ演習:60分】
・データ抽出、集計および統計量の算出
・データ分析プロセスにおけるPythonとJupyterLab
・Pythonによる代表値の計算
－データを表す様々な数値
－データの種類（尺度水準）
・Pandasによるデータの集計・加工
－パッケージのインストール
－データ読込・表示
－データ抽出
－データ集計
－並び替え
－列の追加
－データ整形
－データ保存
【ミニ演習:60分】
・データ抽出、集計および統計量の算出
4h
PART2【講義】【ミニ演習】
【講義:120分】
・matplotlabによる可視化
－データの可視化：グラフの種類と用途
－棒グラフ
－ヒストグラム
－箱ひげ図
－時系列プロット
－散布図
【ミニ演習:60分】
・データ抽出、集計および各種グラフの作成
・matplotlabによる可視化
－データの可視化：グラフの種類と用途
－棒グラフ
－ヒストグラム
－箱ひげ図
－時系列プロット
－散布図
【ミニ演習:60分】
・データ抽出、集計および各種グラフの作成
3h
PART3【講義】
【講義:60分】
・統計的仮説検定
－統計的仮説検定とは？
－P値の求め方：カイ二乗検定を例に
－t検定の例
－分散分析の例
－多重比較
－検出力
【講義:90分】
・回帰分析
－回帰分析
－家賃を例にした回帰分析
（単回帰から重回帰へ）
－ロジスティック回帰
－回帰の呼び方の整理
【ミニ演習:30分】
・回帰分析の実行及び結果の解釈と予測値の算出
【講義:120分】
・その他の分析
－クラスタ分析
－アソシエーション分析（連関規則）
－時系列解析
・統計的仮説検定
－統計的仮説検定とは？
－P値の求め方：カイ二乗検定を例に
－t検定の例
－分散分析の例
－多重比較
－検出力
【講義:90分】
・回帰分析
－回帰分析
－家賃を例にした回帰分析
（単回帰から重回帰へ）
－ロジスティック回帰
－回帰の呼び方の整理
【ミニ演習:30分】
・回帰分析の実行及び結果の解釈と予測値の算出
【講義:120分】
・その他の分析
－クラスタ分析
－アソシエーション分析（連関規則）
－時系列解析
5h
PART4【総合演習前半】
【総合演習前半:240分】
・新規事業の担当者として、
レシートデータの分析から、取引先への販促施策の提案を作成
－ロジックツリーを用いた分析設計
－データ抽出、集計、統計量算出による現状把握
－仮説の構築と分析課題の整理
・中間発表
4h
PART5【総合演習後半】
【総合演習後半:240分】
－仮説検証のための分析
－課題の要因探索
－モデル作成など
－分析結果に基づく提案プレゼン資料の作成
・最終発表
・講師評
－仮説検証のための分析
－課題の要因探索
－モデル作成など
－分析結果に基づく提案プレゼン資料の作成
・最終発表
・講師評
4h
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。