DXスキル編②:DXのためのデータ分析入門

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DXの中でも特に重要なスキルの1つであるデータサイエンス。 そのデータサイエンスの主要な分野である「統計学」の概論を学ぶための研修です。 特に、平均値と中央値の使い分けのポイントや回帰分析の概要をお話していきます。その上で、データ分析を実務で活かすための勘所を説明します。 その他の「DXスキル編」シリーズ DXスキル編①:DXのためのデータサイエンス基礎 DXスキル編②:DXのためのデータ分析入門 DXスキル編③:DXのためのAI(機械学習)
コース情報eラーニング(標準コース)

対象者

・ビジネスにデータを活用する人
・DX推進室など、DXの推進を行うマネージャおよびチームメンバー
・DXを進める組織のメンバー(一般社員)

学習目標

1. 統計学が何を目的とする学問なのかをざっくり理解することができます
2. 平均値と中央値の使い分けのポイントを理解することができます
3. 回帰分析の概要を理解することができます

カリキュラム

  • 1:DXのためのデータ分析入門
    動画数 1本 3分
  • 2:平均値と中央値の使いどころ
    動画数 1本 6分
  • 3:線形回帰分析入門
    動画数 1本 4分
  • 4:より実践的な回帰分析
    動画数 1本 2分
  • 5:線形回帰モデルの仮定
    動画数 1本 3分
  • 6:データ分析の勘所
    動画数 1本 3分
  • 確認テスト(DXのためのデータ分析入門)
    問題数 5問

講師プロフィール

堅田 洋資(かただ ようすけ)
株式会社データミックス 代表取締役

【経歴】
◆学歴
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業(統計学・データサイエンス専攻)


◆これまで500人を超える社会人にデータサイエンス教育を行うと同時に、大手新聞社、製薬会社、通信キャリア、物流ベンチャー企業など幅広い業界でデータサイエンスプロジェクトやデータ分析チームの立ち上げ支援を行う。


◆日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。


◆データミックス創業前は白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援する分析コンサルタントとして活躍。


◆主に人工知能・機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、物流倉庫の数理最適化などを担当。


◆白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。




【著作】
『フリーライブラリで学ぶ機械学習入門』(秀和システム)
『直感でわかる! Excelで機械学習』(インプレス)

受講者の評価

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3.8(5156件の評価)
受講者コメント(233件)
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  • 普段の日常業務で分析や変数と意識することがなかったので、少し難しい講義だった。
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  • CIA試験対策として「分析的手続」というチャプターがあります。分析的手続きの方法論として、回帰分析(単回帰分析、重回帰分析)を学習しており、スムーズに理解できました。
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  • とても役に立ちました。
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  • なし
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  • 今回の動画では、統計学におけるデータ分析の手法について学べました。 ここまでくると、講義をただ受けるだけでなく、実際にデータ作成をやってみないと 本当の意味で理解を得るのは難しいのではという印象を受けました。
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  • データー分析の手法を理解できた。
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  • 今は特になし。
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  • データ分析の手法として平均値、中央値の使い分けが理解できた
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  • わかりやすい説明でした。定期的に行って頂きたいです。
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  • アンケートがいちいち面倒
受講者コメントを全て見る
学習時間の目安 35分
レッスン数 7
動画数 6
動画の総時間 21分
問題の総数 5
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