Course
データサイエンス入門コース
対象者
・データ分析結果を目にするが、概念が全く理解できていない方 ・DXやデータサイエンスについて学習をはじめようと考えている方 ・データサイエンスの学習を始めようと考えている方
Value
研修の特徴
・データ活用のための第一歩を踏み出すためのコースです。 ・取得したデータの見方、可視化、解釈について体系的に学ぶことができます。
Goal
研修の到達点
・社会におけるデータの利活用の現状を理解している状態 ・与えられたデータを読み取ったり説明することができる状態 ・データを利用するときの注意点を理解し、ビジネスに臨める状態
Time Schedule
スケジュール
| 約 2.5 時間 | ▪イントロダクション ・はじめに ▪データサイエンスと社会 ・データサイエンスが注目される背景 ▪データサイエンスにおける AI ・AI とデータサイエンス ・AI の種類 ▪生活におけるデータサイエンス ・ビジネスにおけるデータサイエンス ▪データの基礎 ・データの種類 ・データの保管 ▪データ分析の基礎 ・統計基礎 ・データの罠 ▪データ分析実践 ・データ活用のプロセス ・step1: 課題への気づき ・step2 : データの収集・構造化① ・step2 : データの収集・構造化② ・step3 : 探索的データ分析_データの集計 ・step3 : 探索的データ分析_データの可視化 ・step3 : 探索的データ分析_データの相関 ・step3 : 探索的データ分析_検定 ・step4 : 統計分析_多変量解析①（回帰分析） ・step4 : 統計分析_多変量解析②（クラスタリング、主成分分析） ・step5 : 分析結果の解釈 ▪データを活用する上での注意点 ・データ活用の注意事項（ELSI, データの倫理） ・データの保護（個人情報保護、機密情報保護） ▪まとめ ・さいごに |
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