データサイエンティストになろう!!―その条件と活躍領域―
あなたもデータサイエンティストになれる―それはこの条件内容だ!!
セミナー趣旨
企業の成長戦略にDXが不可欠となった今,そのポテンシャルを最大限に引き出し,真の競争力へと変えている組織は,まだほんの一握りです。成長力の高い組織の原動力はどこにあるのでしょうか? ビジネス課題を的確に捉え,データで解決策を導き出す人材,すなわちデータサイエンティストの存在がポイントとなるでしょう。
では自社のビジネスを理解し,DXに導けるデータサイエンティストはどこにいるのでしょうか? 必要条件は自社のビジネスへの理解であることは疑うべくもありません。そのため,社内でリスキリングすることは重要なポイントです。
しかし,「何から学べばいいかわからない」 「自分にデータサイエンティストになれるだろうか」「具体的にどんな仕事で活躍できるのかイメージが湧かない」といった声も多く聞かれます。
本セミナーでは,まずデータサイエンティストに求められる「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」 という3つの必須スキルを体系的に解説します。その上で,「顧客の解約を防止しロイヤルカスタマーに」 「サプライチェーンにおける想定外事象に適時対応しビジネス価値を創造」といった活躍シーンを紐解きながら,これらのスキルが現場でどう活かされているのかをワークショップ形式で具体的に体感します。
本セミナーでは,データサイエンティストのスキルを体系的に俯瞰し,活用できるようになることがゴールです。是非ご受講下さい。
受講対象・レベル
- 企業のDX(デジタルトランスフォーメーション) 推進を担う,意欲ある実務者の方
エンジニア職の方:自身の技術力を,よりビジネスの課題解決に直結する領域で活かしたい方。 - 事業部門(営業・マーケティング・企画等)の方:現場の課題感をデータを用いて解決し,企画や意思決定の精度を高めたい方。
- 管理職・リーダーの方:データサイエンティストが組織でどのように価値を生むのかを具体的に理解し,人材採用や育成に活かしたい方。
セミナープログラム
- 1.DX時代におけるデータサイエンティストの価値
- 1.1 なぜ今,企業はデータサイエンティストを求めるのか
- 1.2 データサイエンスの概要
- 1.3 データサイエンティストのロール
- 2.データサイエンス力
- 2.1 統計学の基本
- 2.2 統計的予測モデル
- 2.3 理解できる機械学習(決定木とその応用)
- 2.4 ディープラーニングと認識AI
- 2.5 最適化問題
- 2.6 LLMのロジックと生成AIの今後
- 3.ビジネスカ
- 3.1 ビジネスにおける問いの定義
- 3.2 データを使った仮説検証
- 3.3 誤った問いは破滅の入り口
- 3.4 正しい問いはビジネス成功の必要条件
- 4.データエンジニアリング力
- 4.1 デジタルツインの活用とデータモデリング概要
- 4.2 ビジネス語彙の整理と活用
- 4.3 データモデリング(デジタルツインの設計)
- 4.4 判断や認識の自動化(デジタルツインの応用)
- 5.ケーススタディ
- 5.1 顧客とビジネスの成長を加速させる
(カスタマージャーニーマップ,顧客の成約・解約予測,レコメンド,
顧客生涯価値) - 5.2 製品・サービスの価値を向上させる(SCM,センスアンドレスポンド)
- ◎ 質疑応答
セミナー講師
野村和哉 氏
技術士:経営工学部門/情報工学部門/電気電子部門/総合技術監理部門
ITコーディネータ
セミナー受講料
35,000円(消費税込)※テキスト代を含みます。
主催者
開催場所
全国