データサイエンティスト養成講座 入門編

43,000 円(税込)

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開催日 10:00 ~ 17:00 
締めきりました
主催者 株式会社 新技術開発センター
キーワード SQC一般   情報マネジメント一般   機械学習・ディープラーニング
開催エリア 東京都
開催場所 【千代田区】新技術開発センター
交通 【地下鉄】半蔵門駅・麹町駅

データサイエンティストの時代がやってきた!
データはあなたの会社の大切な企業財産
いかに運用するかは、データサイエンティストの腕次第!


ビッグデータを活用し、それを営業・マーケティングに活かし
ビジネスに価値を生み出すプロフェッショナルに

セミナー講師

高橋 威知郎 氏
(株)セールス アナリティクス 代表取締役
【ご経歴】
内閣府(旧総理府)およびコンサルティングファーム、大手情報通信業などを経て現職。
 官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。ビジネスデータを活用した事業戦略および営業戦略、マーケティング戦略、マーケティングROI(投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)や、統計モデルや機械学習などの数理モデルの構築のコンサルティングを、組織の内外で行う。
 高騰するデータサイエンス系サービスに抵抗のある人や企業向けに、手軽かつ安価に「ビジネス貢献するデータ分析」を学び実務で活用できるよう、株式会社セールスアナリティクスを設立。大企業のみならず、中小企業やベンチャー企業、社長一人企業などにおけるビジネスデータ分析とその利活用のコンサルティングや、ビジネス貢献するデータ分析者の育成支援、その学びの場の提供をしている。
 最近の著書に、共著「データサイエンティストの秘密ノート35の失敗事例と克服法」(SBクリエイティブ)、単著「営業生産性を高める! 『データ分析』の技術」(同文館出版)など。
中小企業診断士。

セミナー受講料

43,000円(消費税込・テキストおよび昼食を含みます)

セミナー趣旨

大手企業などが「データサイエンティスト」の育成に乗り出し、東京大学など5大学と組み、企業が持つビッグデータを使った大学院生の育成プログラムを始めるなど、実践的な専門家を育てる素地が出来上がってきました。数値の規則性を探り出したりする「統計学」に加え、データを取捨選択し問題解決につなげる能力が求められる「データサイエンティスト」が今後より必要となる時代になりました。では実際に、どのようなことをするのか? また、何を期待されているのか? どうすればなれるのか? など疑問が尽きないと思います。将来のデータサイエンティストの育成および実際のビジネスへのコミットのために、まずは、この講座で「データサイエンティスト」とは、何であるかを学び、スタートラインについて下さい。

受講対象・レベル

・キャリアアップにつなげたいと思っている社会人の方
・エンジニア、統計解析の専門家、ビジネスアナリストなどより、「データサイエンティスト」へ転身を考えている方
・「データサイエンティスト」を目指す新人、初心者の方
・「データサイエンティスト」に興味があっても、何から勉強を始めてよいかわからない方
・「データサイエンティスト」を導入したいと考えている、企業や部署等
・「データサイエンティスト」を養成したいと考えている管理者、経営者の方々

セミナープログラム

Chapter1 イントロダクション
1-1 本日、皆さまに持ち帰って頂きたいこと
1-2 自己紹介
1-3 本日の概要と進め方

Chapter2 データを制する者がビジネスを制する
2-1 データが鍵を握る時代の到来
2-2 「データサイエンス」とはデータとビジネスを結ぶ栄光の架け橋
2-3 今注目の「データサイエンティスト」という職業
2-4 最高の相棒データエンジニアとデータサイエンティスト
2-5 データサイエンス上最低限必要な人財

Chapter3 データサイエンスという武器
3-1 データサイエンスの効果・効能
3-2 データサイエンスを構想化する
3-3 データサイエンス駆動プロセス(PDCA×OODA×CRISP-DM)
3-4 統計解析と機械学習、そしてAI(人工知能)
3-5 統計解析/機械学習モデルの選び方(チートシート)

Chapter4 データサイエンスの始め方とそのプチ事例
4-1 データサイエンスは小さく始め大きく波及させろ
4-2 営業活動とデータサイエンスのプチ事例
4-3 調達活動とデータサイエンスのプチ事例
4-4 生産活動とデータサイエンスのプチ事例
4-5 何度か「成果の大きさ」を見積もろう
※フリーの分析ツールRによるデモ実行が講義中に行われる予定です。
PC持参をして頂ければ、講義中に一緒にデータ分析やモデル構築を実施することができますが、個々の受講生に対するRによる操作サポートは特に実施しません。

Chapter5 データサイエンスがつくる未来
5-1 データエコノミーな時代に必須なデータサイエンス
5-2 ぐれるAI(人工知能)、オタクになるAI(人工知能)
5-3 「読み・書き・そろばん」から「数理・データサイエンス・AI」へ
5-4 時には、現場の人の業務を奪うことがあるかもしれない
5-5 求められているデータリテラシーのあるビジネスパーソン

Chapter6 フィナーレ
6-1 本日の振り返り
6-2 やるやるシートで学びを実践に変える
   ◎質疑応答