本講座では「データサイエンスって何?」という基本から、データの見方・種類・可視化などの基本的な考え方、データの活用手法など、データサイエンスの概要を理解します。難解な数式は用いず、あくまでデータサイエンスのイメージが掴める内容に留めることで入門レベルの学習者が取り組みやすいようにしています。
テキストは、講義の臨場感をそのままに読み物として学習できるだけでなく、動画を見て穴埋め箇所を完成させていく「ワークブックテキスト」になっていますので、【見て・聞いて・読んで・書いて】あらゆる感覚を使って理解を促進します。
● 前提知識不要。
● 「データサイエンスって聞いたことぐらいはあるけど、実際はあんまり分かってない…」というレベルからでも受講できます。特にIoT・AI・5G等のDX関連デジタル技術を用いた製品・サービスを事業としている企業におすすめです。
● データサイエンスの概要を知り、自社や自身の業務にどのように関係するのかイメージをもつための最初の一歩となる入門・初心者レベルです。
● データサイエンスの概要を理解する。
● データを正しく読み解く必要性や、手法、活用方法などのイメージを理解する。
● DXにおけるデータサイエンスの役割を理解する。
科目 | 主な学習内容 |
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1.データサイエンスのこと知っていますか? | ● 私たちの日常生活にあふれているデータ ● データサイエンスとは ● データサイエンティストの仕事 ● データサイエンティストのスキルセット、役割 |
2.データの見方 | ● 平均というトラップ(正しい視点で見る) ● 分散を考える ● データサイエンスは、視点を変え、創造的な問題解決を生み出す |
3.データの種類 | ● データサイエンスで扱うデータを考える ● 量的データと質的データ ● 構造化データと非構造化データ ● 外れ値、異常値 |
4.データの可視化 | ● なぜ可視化をするのか ● 量的データの表し方 ● 質的データの表し方 ● 分布の表し方 ● 時系列データの表し方 |
5.データの活用 | ● 回分析とは ● 単回帰分析 ● 重回帰分析 ● クラスタリング |
6.データを制するものがDXを制す | ● AIとデータサイエンス ● ビッグデータとデータサイエンス ● 業界で求められているデータリテラシー ● データサイエンスは専門家だけの仕事ではない |
※教材・カリキュラム等は予告なく変更になる場合があります。
※本講座は、[(株)コガク]との提携講座です。
※同業他社・個人・学生の方からのご請求はお断りしております。あらかじめご了承ください。