DXを推進するための分析思考⑤課題と問いを往来する分析思考

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データ活用には「問い」=知りたいことが必要です。そして、データ活用に求められる問いの粒度は細かく、網羅的でなくてはなりません。このコースでは、課題設定からデータ活用が進む「問い」の出し方の方法論と思考法を説明します。
コース情報eラーニング(標準コース)

対象者

・DXを推進する企業、またはこれからDXに取り組む企業で働く方
・社内でデータ活用を推進する方
・データを活用する際の分析思考のポイントを理解したい方

学習目標

・批判的思考をもって「問い」を網羅的に出すことができる。

カリキュラム

  • 1:コース受講の効果
    動画数 1本 2分
  • 2:問題・課題・問いの関係
    動画数 1本 4分
  • 3:問いのレベル
    動画数 1本 6分
  • 4:まとめ
    動画数 1本 2分
  • 確認テスト:課題と問いを往来する分析思考
    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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3.7(3735件の評価)
受講者コメント(102件)
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  • ありがとうございました。
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  • 特にありません。
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  • 特になし
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  • 今回のマネジメント講演会では、問いのレベルについて学べました。 いきなり最適解を求めようとするのではなく、段階を踏んで問いに対応していく事が重要であると 理解できました。
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  • 特に無し
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  • 今は特になし。
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  • 問題を解決(答えを出す)には、レベル別の問いを順を追って追及する事(過去と現状把握=>相関・因果に理解=>予測=>最適解)が重要である事が分かった。また、問いを持ったらまずは仮設を立てる事、仮設が有用であるかを考える事がポイントである事が分かった。
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  • 定期的に行って頂きたいです。
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  • 順序立てて説明されており、とても理解しやすい
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  • 「良い問い」の時のピラミッドの図の脇に書かれていた矢印が若干ずれていて、分かり難かった。
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学習時間の目安 25分
レッスン数 5
動画数 4
動画の総時間 14分
問題の総数 5
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