DXスキル編①:DXのためのデータサイエンス基礎

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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。
第一歩としてデータサイエンスの2大分野である「統計学」と「機械学習」の概要を理解します。
人事データ分析を例に、統計学と機械学習の使い分けのポイントを説明します。


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. データサイエンスの活用事例を知ることができます
2. 統計学と機械学習の違いについてざっくり理解できます

カリキュラム

  • 1:DXのためのデータサイエンス基礎
    動画数 1本 6分
  • 確認テスト(DXのためのデータサイエンス基礎)
    問題数 4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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3.6(5193件の評価)
受講者コメント(258件)
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  • データサイエンティストの基礎の基礎について学ぶことが出来る内容でした。 既にある程度データサイエンティストという単語について、他の人に説明できる方だと、 多少退屈に感じてしまうかもしれません。
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  • この知識を習得することで、何をさせたいのか目的がよく割らない。
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  • とても役に立ちました。
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  • 無し
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  • 今回の動画では、データサイエンスの基礎について学べました。 統計学と機械学習、どちらも様々な問いを解くために必要なスキルであることが理解できました。
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  • 特に無し
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  • 今は特になし。
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  • 機会学習、統計学の使いわけが何となくわかった。
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  • わかりやすい説明でした。定期的におこなって頂きたいです。
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  • 難しく、何度も再テストを行った。
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学習時間の目安 20分
レッスン数 2
動画数 1
動画の総時間 6分
問題の総数 4
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