データ分析企業研修
「データサイエンス実践力」を養成する社内研修のご案内
助成金対象講座を活用した社内研修をお勧めします。
・業務にデータサイエンスを活用するための実践力を習得します。
・対面Live（研修室・オンライン）、オンデマンドによる受講が可能です。
・受講中リアルタイムに質問が可能、また修了後も1年間視聴、及び質問が可能です。
データ分析研修をオススメする理由
総務省がとりまとめている2019年11月分のデータによると、日本のデータ流通量は1年間で15.2%増加しています。5Gなどの大容量回線とスマートフォンの普及によって、それまでは産業データなど限定された分野でしか活用されていなかったデジタルデータが、一般消費者からも容易に取得することが出来るようになったことが理由です。しかしながら、ビッグデータというワードがトレンドになってから、ある程度の時間が経過したにもかかわらずビジネスとして活用できているのはほんの一部に過ぎません。その理由としてはデータサイエンス（データ分析スキル）を習得した人材が慢性的、将来的に不足しているという現状があります。こうした背景から、データ分析人材の育成は国が推奨し、今は助成金も活用できます。
社内人材のデータ分析技術の習得により、DX活動に大きな貢献ができます。それは、業務の効率化、生産性向上、実績の向上という形で社内での大きなアドバンテージを得ることが出来ます。この先、英会話と並んでビジネスパーソンの将来のための基本的なスキルとなるでしょう。しかも英会話を業務レベルまで習得するには、大きな労力・時間が必要ですが、データ分析力はそこまで大きな労力は不要です。MAX4ヶ月企業研修でデータ分析の技術を社内に普及させることが可能になります。、
なぜDXにはデータ分析が必要なのか？
DX(デジタルトランスフォーメーション)とはデジタル技術を用いた変革です。デジタル技術とはデータを活用した競争上の優位性を確立することであり、データ活用の第一歩が「分析」なのです。つまり、デジタル技術の習得=データ分析の習得が必須となるのです。
具体的にはデータから有用な洞察を引き出し、問題解決、新たなビジネスモデルの創出やデータ駆動による的確な意思決定を可能します。分析こそがDXのスタート地点となります。
データ分析力のない企業はDXから脱落。競争劣後とならないための研修
データ分析力のない企業は、データに基づかない、つまり俗人的な勘による管理・運営を行わざるを得ません。事業実績の正確な評価が不可能であるため感覚、直観による誤った意思決定を繰り返してしまい、データを活用している競合他社に対して明確な劣後となります。またデータに潜む新たな機会を発見できないことは新しいビジネスチャンスを逃すことに直結します。
一方でデータ析力のある企業は、データによる計画的な管理・運用により生産性・業績の向上が図れます。正確な事業実績の評価、的確な状況判断による柔軟・迅速な対応が可能になります。完全な技術者になる必要はなくとも、データの正しい扱い方・活用方法の習得、実践力の獲得は全ビジネスパーソンにとっての必須項目になるでしょう。
データサイエンス実践力養成講座
（スキル認定講座）
約100時間（約4カ月）
■助成金講座と組み合わせた講座の設計も可能です。
求める人材ニーズに応じて、オーダーメイドに設計します。
階層別に、分野別に必須の手法、よく用いられる実践的なデータを用いた演習を行います。
ライブ（対面・オンライン）研修により受講者とのコミュニケーションを重視します。
確認問題の随時実施、質問へのリアルタイム対応等、受講者の理解度に合わせて進行します。
実践的な演習により実務に役立つ分析力を習得します。
分かりやすい事例×個人＆グループによるハンズオン演習により実践的理解を促進します。
研修プログラム例
■新入社員～中堅社員向け研修
■分野別データサイエンス実践力養成研修（高度デジタル人材訓練助成金対象）
「社内研修」実施フロー
～最適な研修プランで実施するために～
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STEP1
- 最適な「データサイエンス人材」の共有
- Web会議等、ご面談にて、貴社の「データサイエンス人材」の育成課題をお聞きします。
貴社におけるデータ分析の目的とそのために必要な人材＝データサイエンティストについて把握します。
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STEP2
- 「データサイエンス実践力養成」研修の設計
- 研修目標を設定し、講義内容や演習等のカリキュラムを設計します。
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STEP3
- スケジュール、予算などの実施計画を策定
- データサイエンス実践力養成に向けて、実施時期・期間等のスケジューリング、また費用などについて、貴社のご要望に基づきご提案いたします。
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STEP4
- 研修の実施
- 高い研修効果が得られるように受講者個別フォロー体制を整えます。
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STEP5
- 振り返り
- 研修後に振り返りMTGを実施いたします。習得度と研修目的への到達度合を共有します。
また、継続学習、データサイエンス実践力のレベル向上のためのフォロー体制について協議します。