Reスキル講座

ビジネスデータサイエンス実践力養成講座

第四次産業革命スキル習得講座

・経済産業大臣に認定された『オンデマンド講座』です。

・受講者給付金(70%~80%)、事業主助成金(60~75%)対象講座です。

■講座の特徴(受講対象・受講目的)

  • ◎ビジネスパーソンの分析初心者向けの講座です。(高度な数学、プログラミングの知識は不要です)
  • ◎データサイエンスを体系的に学び、ビジネスに必須の実践的分析力の習得を目指します。
  • ・データの取得〔社内データ、社外オープンデータ、センサーデータ等の取得方法〕
  • ・データの分類・加工方法〔データ特性に合わせた集計方法、欠損値・外れ値・異常値の対応方法〕
  • ・データ分析方法の種類としくみ〔分析目的に合う手法の最適な選択方法、各手法のしくみ・適用範囲)〕
  • ・課題に応じ適切な分析手法を活用する実践力(課題設定~データ取得・整備~手法の選択~結果の解釈〕

オンデマンド受講

・講師、メンターによる個別・全面的サポート
 受講中、リアルタイム質問(チャット)に対応
 受講後、メール、ZOOM等による質問対応
 課題の添削・助言、プレゼン作成時全面的指導

実践的分析力の習得

・ビジネス分野に必須の分析手法を習得します。

・ビジネス分野に特徴的なデータ演習を行います。

・プレゼンを通じて課題解決力を養成します。

受講後1年間サポート

・講座は、講座修了後、1年間視聴可能です。
・様々なご質問等に講座修了後1年間対応します。

料金・標準学習時間・修了認定要件

料金 50万円(税込)〔個人:給付金適用10~15万円 法人:助成金適用 大企業20万円、中小企業125,000円〕
受講方法

オンデマンド受講(お申込み後5営業日以降に開始可能です。)

標準学習時間 約103時間(下記、追加カリキュラムは含みません。)(約4カ月)
    ・受講・演習(66時間)+演習課題作成(7時間)+課題解決プレゼンテーション(30時間)
     注)演習課題、及び課題解決プレゼンテーションの作成時間には個人差があります。
修了認定要件

下記3要件を満たした場合、修了認定証を発行します。

  • ・全科目受講(各科目90%以上出席)
  • ・各科目課題の全提出・合格(不合格の場合は再提出)
  • ・課題解決プレゼンテーションに合格

<課題解決プレゼンテーションに不合格の場合>

  •  1受講者、メンター、講師と不合格の事由について具体的に協議します。
  •  2受講不足の科目がある場合は、該当科目の受講をして頂きます。
  •  3プレゼンテーション資料の再作成をして頂きます。
  •  4.総合的に審査し、合格と認められた場合は、修了認定証を交付します。
追加カリキュラム

通常のカリキュラムに加え、特別カリキュラム(約12時間)を実施します。

  • ・実践的な事例演習を実施します。(SAS Studio等の活用)
  • ・受講者の目的・要望に沿った演習を実施します。

■受講サポート(LMS)

  • ・講義内容への質問:受講中は、リアルタイムにオンラインチャットにより対応。
     受講後は、専用メールアドレスにより対応します。 (受講者の質問、及び回答は、専用ページにより表示されます。)
  • ・メンターによる個別サポート:メール、zoom等を用いて個別に対応いたします。
  • ・補講の実施:受講者の理解度に合わせ必要に応じて補講を実施します。
  • ・受講履歴は、専用マイページから確認できます。
  • ・課題解決プレゼンテーションの作成には、講師陣がご相談に応じます。
  • ・各講座は、受講修了後、約1年間視聴可能ですので、習得知識の確認、活用に役立ててください。ご質問も引き続き可能です。

講座カリキュラム・演習事例・標準学習進度

Reスキル講座 修了者プレゼンテーション

受講者向けオプション講座(無料)

 ・下記オンデマンド講座が無料にて視聴可能です。(Reスキル講座修了後1年間)

 ・実務への活用にお役立てください。

 ・ご質問にも対応いたします。

 3時間18分

講師陣紹介

伊藤 嘉朗 株式会社データサイエンス研究所
所長

講師略歴
早稲田大学大学院修了。
(社)日本能率協会、産能大学、早稲田大学、中央学院大学等講師を歴任。
専門分野はマーケティング、統計学、多変量解析。数多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修及びコンサルティングを実施。

野口 怜 東京理科大学 経営学部
ビジネスエコノミクス学科 准教授

講師略歴
東京大学大学院博士課程修了、博士(科学) 専門分野はデータサイエンス全般。
実践的なデータマイニング(機械学習)、数多くのコンサルティングを実施。
群馬大学、明治大学を歴任し、現在、東京理科大学にて、データサイエンスの教育、研究に従事。

請園 正敏 人間環境大学 総合環境学部
環境情報学科 学科長・教授

講師略歴
明治学院大学大学院博士課程修了、博士
理化学研究所、東北大学大学院研究科、国立精神・神経医療研修センター・リサーチフェローを経て、現在、人間環境学部にて、データサイエンス教育に従事。


藏本 知子 立教大学 講師
 

講師略歴
学習院大学大学院修了。専門分野は社会心理学。大学では社会科学情報処理科目等において、EXCEL、SPSSを用いたデータ解析手法に関する講義を担当。
統計学の実務への活用能力を養成するため、各解析手法について理論に偏らない実践的な活用方法を指導している。

熊谷 寛 北里大学医療衛生学部 教授
北里大学大学院医療系研究科 教授

講師略歴
慶應義塾大学 後期博士課程修了(工学博士)。 理化学研究所半導体工学研究室研究員、大阪市立大学大学院工学研究科 応用物理学講座教授を歴任。 医療工学分野におけるディープラーニング 、Pythonによるデータ解析法、Rによる統計解析法のデータサイエンス教育にも従事。

若田忠之 湘南工科大学 情報学部 情報学科 講師
 

講師略歴
早稲田大学大学院博士課程修了、博士(人間科学)。早稲田大学データ科学総合研究教育センターセンター員。Pythonによるデータ解析法、R等用いた統計解析方法について指導。専門分野は認知科学、実験心理学、知覚心理学。

その他、データサイエンスの各スペシャリストが担当いたします。

初心者でも受講できますか? closeopen
本講座は、初心者にも理解できるようカリキュラムが構成されています。(特に高度な数学、ITの知識は不要です。)
また、メンターによるメール、ZOOM等を利用した個別サポートも実施していますので、特に問題はありません。
講座の視聴期間はどれくらいですか?closeopen
講座修了後も1年間視聴可能です。
オンラインによる受講でも問題ありませんか? closeopen
受講中は、講義の進行に合わせて、PPT等説明画面、演習画面、ホワイトボード画面、講師画像が自動的に表示されます。
(受講者の画像は表示されません。)
オンデマンド講座ですので何度でも繰り返して視聴でき、また受講中のリアルタイムに質問可能、受講後の質問も何度でも可能です。
オンライン受講の方法について教えてください。closeopen
事務局よりご案内する指定URLにログインすることにより受講できます。
ご質問は、チャット機能を用いてリアルタイムに可能です。
講座の資料、使用したデータはダウンロードできますか? closeopen
受講に必要な資料(PPT)・データ等はダウンロード可能です。
途中で分からなくなったときはどうしたらいいでしょうか? closeopen
講義中にリアルタイムに質問可能です。また、受講後の質問、講師、メンターとのZOOM等による指導、ご相談も可能です。
修了プレゼンテーションに自信がありません。
不合格の場合はどうなるのでしょうか?closeopen
修了プレゼンテーションのテーマ設定、データの準備、分析手法、資料の作成等に、講師、メンターより直接指導が受けられます。
また不合格の場合、不合格の要因についてメンターと個別協議を行い、再受講、補講等の実施後、プレゼンテーション資料の再提出が可能です。

受講者の声

教材が丁寧で、講座後に振り返りがしやすかった。最終プレゼンで学びを実践する機会があったのが良かった。
また、プレゼンのフィードバックの時間を長くとっていただいたので大変勉強になった。

受講前に目的としていたデータ分析スキルや統計学の基礎を学ぶことができた。

実務を想定した内容で分かりやすく、丁寧な説明でした。

基礎知識はもちろんの事、複数の事例データを使った演習により、実業務での活用イメージが出来た。
内容は実務にも繋がり、大変有意義でした。

教材・カリキュラム・指導内容等は元々非常に分かりやすいものでした。
また、柔軟かつ迅速な運営・バックアップ体制にも非常に満足をしております。

概ね講座の教材、カリキュラム、指導内容に満足しています。実務でも役に立つ手法や分析方法を体系的に学ぶことができました。
また、メール対応や添削に関しても的確にアドバイスをしていただきまして大変助かりました。

講義の内容がわかりやすく、重要な点を確実に教えていただきました。
広範な分野にわたり基礎から応用まで知識と能力が身につくよう教材が非常に良く構成されており、各講師が これらを丁寧に説明され、質疑応答が的確で理解が大いに深まりました。
 個人の自主学習では修得することが極めて難しいRやPythonをかなり 使えるレベルにまで力量を引き上げていただいたことと今後様々に利用できる多数のコマンドを提供していただいたことに、大変感謝しています。

カリキュラムの構成がよく、統計学について基礎を学んだあとに、RとPytonというメジャーな分析ツールを学んだことにより、理論と実践をバランスよく学ぶことができた。

どの先生の話も分かりやすく、資料も充実していた。

何度でも視聴できたので、なんとか理解することができました。

初学者にもわかりやすいよう、統計基礎から応用・事例分析の演習まで指導を受け、分析スキル向上に役立った。

このような短期間に、初歩から応用までの力が身につきました。今までは、独学でしたので統計に関してよくわかりませんでした。
重要な内容を勉強させていただきまして、心から感謝いたしております。

わかりにくい統計を、かなり細かく丁寧に教えて頂き、とても分かりやすかったです。
また、動画を何度も見返せるのもとても良いです。

自身のデータにおいての解釈が正しいか否かが不安になりますが、今後自身で解析業務を行っていくことにより、本カリキュラムの成果を認識することができると思います。

データサイエンティストとしての業務フローが実感できた。

分析手法と事例をもとに、実践的な内容が含まれていた。

講師の教え方が非常に丁寧です。

発展的内容の実践を講義中に行っていただけたらより良い研修になったと感じています。
アフターサポートもしていただけているので、そういう点では非常に満足しています。

研修内容のインプットはもちろんアウトプットする機会(課題・プレゼン)があったこと、研修に関する疑問点に対する対応が迅速であったこと、事前に資料の配布があったこと、何度でも視聴して研修内容の復習ができたこと良かったと思います。

教材や講義はとても分かりやすく、演習や講義のバランスが良かった。
分析ツールの使い方や分析手法を初歩的な部分から解説を行ってくださり、理解しやすかった。

満足であった点は、ただ変数を紹介してそこに値をいれればいいという教え方をせずにどのような原理でこのような考え方をするのかを教えていただくなど大変細かいところまで説明していただき有意義な講座でした。

経験豊富な講師陣で、対面で丁寧に質問に回答して頂けた。講義に関して、1年間は質問をさせていただける点はいいと思いました。

独学では難しいスキルの習得ができたと思います。また、講師から現場での注意事項など聞けて大変有意義でした。

業務に直結する統計の知識、分析方法が学べた。今後業務に使用できそうな統計ソフトRstudioの操作に触れる事ができた。
提出課題や、質問に、丁寧なコメントいただいて感謝しています。

講師陣が統計の基礎から時間を割いて、理解しやすいよう工夫して講義してくださった。
理論的な講義も非常に興味深く、また実際にRやPythonでの演習を通して、エラー等を経験しつつ、講義を振り返り、習得できそうだということが分かった。(独学では挫折していただろうと思います。)

メールでの質問にも丁寧に迅速に対応して頂いたことが、満足の理由です。
今後の就職につなげたいという思いを強く持つことができました。

ビジネスデータサイエンス実践力養成講座 受講までの流れ

個人の方

  • 1
    個別ご相談(無料)
    データサイエンスの専門家が個別に対応します。懸念事項についてご相談ください。
    初心者でも可能?、具体的な学習内容、習得できるスキル、業務への適応方法・・・
  • 2
    お申込み
    お申込みフォームよりお申込み下さい。
    指定のメールアドレスに、お支払方法、受講方法等についてご案内いたします。
  • 3
    受講開始

法人の方

◎本講座はビジネスパーソンを対象とした「助成金」対象講座です。

  「データサイエンス実践力」を養成する社内研修にお役立てください。

 ・分野(業種)に合わせカリキュラムのカスタマイズ、追加等が可能です。

 ・受講状況の受講者別報告、受講後1カ年、業務適応等へのサポートに対応します。

 ・個別に対応いたします。下記、「個別ご相談」よりご依頼ください。

個別ご相談に対応いたします。

 ・現在の業務に役立つ内容か具体的に知りたい・・・
 ・初心者でも学習が可能かどうか・・・・・・・・
 ・仕事が忙しく学習時間の確保が難しい・・・・・

お支払い方法

請求書、クレジットカード

下記のクレジットカードがご利用いただけます。

法人によるお申込みの場合は、締日払いも可能です。(お申込みフォーム備考欄に「支払予定日」をご記載ください。)

領収書をご希望の場合は、お申込みフォーム備考欄に「宛名」をご記載ください。