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金融セミナーのセミナーインフォ > セミナー情報 > 【会場受講】第1回【データサイエンス超入門】Excel演習で可視化!仮説思考によるPDCAのすすめ

【会場受講】第1回【データサイエンス超入門】Excel演習で可視化!仮説思考によるPDCAのすすめ

~データ分析・活用でビジネスにおける意思決定をより確実に、より効率よく達成~
本セミナーは終了致しました。
開催日時 2020-09-10(木) 9:30~12:30
講師
DATUM STUDIO株式会社 取締役副社⻑ CAO 里 洋平 氏
DATUM STUDIO株式会社
取締役副社⻑ CAO
里 洋平 氏

R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者 ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事 その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立 Pythonデータサイエンスワークショップ講師経験豊富 著書「データサイエンティスト養成読本」(技術評論社)「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」(ソフトバンククリエイティブ)「Rではじめるビジネス統計分析」(翔泳社) 「戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4)」(共立出版)「Rパッケージガイドブック」(東京図書)「したっぱエンジニア、経営に成功して億万長者になる」(技術評論社)「パーフェクトR」(技術評論社)「改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく!]」(技術評論社) 等

補足事項 ご自身のPCでExcelを使って演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。ノートPCをご持参ください。

【事前準備について】
※ 本セミナーではExcelを使って演習をおこないます。必ずExcelがインストールされたPCをご用意ください。
※ 会場にてご受講の方は、会場の電源、Wi-Fiをお使いいただけます。
※ 演習に使用するExcelファイルは開催1週間前にメールにて参加者様宛にお送りいたします。
※ 本セミナーではSlack上で質問受付を行います。申込み時に必ずSlackに登録可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。開催日1週間前に、ご登録のアドレスをSlackにご招待します。

※ こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。
※ 本セミナーのキャンセル期限は9/3(木)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため) 
概要 昨今、画像認識、自然言語処理等、非構造化データ解析の複数課題において人間の性能を凌駕する時代となりました。そのため、ビジネスの世界でも従来の手法と異なる、データドリブンによる経営/マーケティング/商品開発/事業創出/与信管理が注目されており、データサイエンスや仮説思考はエンジニアや研究職の人々に留まらず、文系の方々やトップマネジメントを含む、あらゆるビジネスパーソンにとって必須のツールになりつつあります。
本セミナーでは、データによってPDCAプロセスの何を変えられるのか、意思決定とデータの関係についてデータサイエンスの概念や仮説思考の概念を適用して腹落ちをさせていきます。とりあえずデータ分析をしなくてはと動くのではなく、ビジネス戦略や日々の業務に生きるデータ利活用を目指します。各社、各部署によってデータの用途は異なるため、そこでデータサイエンスと仮説思考などにより目的を明確にする必要があります。どういった意思決定をするために、データを必要とするのか?ビジネスのゴールから考え、ビジネスに生きるデータ分析の立て方について学びます。是非、ご受講をご検討ください。

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このセミナーで得られること
・Excelによるデータ処理・グラフ化・分析
・可視化などデータ分析実務に必要な最低限の分析手法
・データ分析・仮説思考のPDCAへの活用方法
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Excel基本操作経験があれば、データ処理・分析の事前知識は不要です。
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セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています*
データ分析:★☆☆☆☆(未経験者OK)
統計処理・プログラミング:★☆☆☆☆(未経験者OK)
機械学習:★☆☆☆☆(未経験者OK)
ビジネス力:★★☆☆☆(実務未経験~1年目)
※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
セミナー詳細 1.データドリブンな意思決定
(1)データ処理・グラフ化・分析からサイエンス、エンジニアリングへ
(2)収集・加工・集計
(3)可視化
 (a)データ集計したら常にグラフを描く
 (b)グラフを見たら背後のモデルとデータ特性を考える
(4)ミニ事例演習
 (a)データの加工
 (b)データの可視化

2.仮説検証のためのデータ分析〈次回【データサイエンス実務入門】準備を兼ねて〉
(1)散布図と回帰分析
(2)質的データの取り扱い
(3)ミニ事例演習
 (a)重回帰
 (b)ダミー変数

3.データ分析とPDCAプロセス
(1)サイクル
 (a)仮説立案と分析設計《P》
 (b)データ収集と集計《D》
 (c)結果の解釈《C》
 (d)示唆・提言《A》
(2)ミニ事例演習
 (a)ユーザ数減少要因分析
 (b)広告効果分析

4.質疑応答 ※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。
カテゴリ 技術コース 事業戦略・マーケティング
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お問い合わせ先 株式会社セミナーインフォ
TEL : 03-3239-6544   E-mail : customer@seminar-info.jp
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