<講座ご参加の皆様へ>

▼当日のご案内は、4月26日(水)9時にメールにて発送済です。届いていないという方は、迷惑フォルダ等に振り分けられていないかご確認下さい。

データ活用スキルを磨くための実践講座。

データサイエンティスト監修のケースを使って、

データ分析の現場を疑似体験。

データ活用の実際を学び、自社の実装につなげるための4時間。

データドリブンなビジネスが求められる現代において、データ活用のスキルはビジネスパーソンにとって重要な資産となっています。

すなわち、効果的な問いの立て方や仮説の構築、結果の読み解き方、結論の導出と表現力がますます重要になってきていると言えます。

本講座では、第一線で活躍するデータサイエンティストが実際の事例をもとに、データ活用の現場を疑似体験頂ける内容を提供します。

経営層から現場スタッフまで、データ活用に関する深い理解を得られるでしょう。データサイエンティストという職種に興味をお持ちの方にも、本講座は有意義なものとなると思われます。
今回は対面で実施しますので、まるで、データ活用プロジェクトの一員として参加しているかのような臨場感を、味わって頂けるのではと思います。

データ活用を実践し、御社の成長に繋げるための知識をぜひ本講座をご活用ください。

 

<内容(予定)>

「第1回 社員満足度に関するアンケートのデータ活用」

第1回は、人事分野をケースとして使用します。

人事関連に従事されている方にはなじみの深い内容かと思われますが、そうでない方にとっても、データ活用の実際を理解する上で、よい題材になのではと思います。

 

【ケーススタディ概要】

会社の社長の伊藤は、「ここ最近、社員たちの仕事に対するモチベーションが下がっている」と感じていた。

社員の士気低下が組織としてのパフォーマンスに暗い影を落とし始めていることに不安を感じている。幸い、現時点では、業績にそこまで大きな悪影響が見られているわけでは無く、今のうちに手を打つことが急務であると、伊藤は考えていた。

 

午前(2時間)10:10~12:00

- データ分析の全体像

・仮説思考によるデータ活用の流れ

・問題設定・仮説構築

・アウトプットイメージをすり合わせるためのスケルトン

・グラフの作成・読み解き

・事例紹介

- アンケート分析のケーススタディ

・ビジネスケースを読んで、仮説を構築しよう

・仮説を検証するための、グラフを作成しよう(Excel pivotテーブル+グラフ作成)

 

午後(2時間)13:00~15:00

- アンケート分析のケーススタディ

・作成したグラフを読み解こう

・演習

・仮説思考によるデータ活用の流れ

・気になった仮説を考えよう

・可視化してみよう

・新しい発見・追加で気になることを検証しよう

・発展的な分析手法の紹介(仮説検定・回帰分析)

 

 

<本講座で得られること、変われること>

▼データ分析の考え方・進め方を知ることができる。

▼ケースを用いて、データ分析を体感することができる。

▼Excelの操作方法で終わらず、一歩踏み込んだデータ可視化ができる

▼「グラフを作ってみたけれども・・次に繋がらない」から次に繋がる分析に変わることができる。

 

▼講義資料サンプル(実際のものとは異なる場合があります)

▼ケース見本(実際のものとは異なる場合があります)

<講師>

福澤 彰吾

(株式会社データミックス データサイエンティスト育成スクール講師) 

大学時代は数学を専攻し、その後SIerに入社。自然言語処理を扱うプロジェクトで分析を担当。

2019年よりデータミックスに参画。 

データサイエンティストとして大手通信キャリア、Webマーケティング会社、スポーツアパレル小売業、新聞社などを担当。 

現在は、法人向け研修のコンサルティング営業、コンサルティング業務、データサイエンティスト育成のスクール講師を兼任。

▼著作

データ分析実務スキル検定 公式テキスト 

株式会社データミックス (著)

 

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直感でわかる! Excelで機械学習

堅田洋資  (著), 福澤彰吾 (著)

 

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■実施要領

<日時>

2023年4月29日(土)10時~15時

※プログラムの進行上、前後する場合があります。

※12時~13時はお昼休みとなります。

 

<場所>(会場での実施になります)

板橋区立企業活性化センター研修室

会場へのアクセス、地図はこちら

▼新型コロナウイルス感染症の対策について

参加者の皆様におかれましては、以下の点ご了承頂ければと思います。

①講座中は、以下の点につきましてご協力をお願い致します。

・講座に先立ち検温への協力をお願い致します。37.5度以上ある場合は参加をご遠慮下さい。

・スタッフはマスク着用にて対応致しますが、ご参加の皆様のマスク着脱は自由です。

②講座の開催にあたっては、以下の点をご了承下さい。

・37.5度以上の発熱・咳・全身痛などの症状があり、または体調にご不安のある方は、参加をご遠慮下さい。

・新型コロナウイルス感染症の拡大のおそれ、緊急事態宣言等の追加要請等があった場合は、主催者の判断で開催を中止させて頂く場合があります。この場合は、お支払い頂いた講座代金を全額を返金致します。

  

<対象>

・ビジネス活動でデータ分析スキルを必要とする、起業家、経営者、ビジネスパーソンの方

・データ分析担当者の方

・データ活用について興味のある方

※板橋区民向けの格安講座ですが、在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。 

 

<人数> 先着順にて受付中(29日午前8時まで) 

16名(限定。先着順)

※講座の性質上、増席は致しません。

※最小開催人員6名に達しない場合は中止と致します。⇒最小開催人員には既に達しております。

 

▼席は以下の2タイプよりお申込み時にお選び下さい。

A:2名掛け席(12名)残席1

※コロナ前と同様に1テーブルに2名掛けとなります。

※前3列のテーブルを使用します(3×2×2=12)。

B:1名掛け席(4名)完売

※コロナ時と同様に1テーブルに1名掛けとなります。

※後方4列目、5列目を使用します(2×2×1=4)。隣を気にすることなくご利用頂けますが、講師からはやや遠い席となります。

 

 

<各自準備が必要なもの>

(1)Excelが使用可能なPC、タブレット等

Microsoft Excelが使えるPCであれば、いずれでも大丈夫です。

※有償(500円)にてPCを貸し出しすることも可能です。搭載バージョンはExcel2019になります。お申込み時に「PCレンタル」の項目を同時に選定下さい。

(2)テキスト

※テキストは事前にPDFで配布しますので、PDFをダウンロードしたタブレットやノートPC、もしくは印刷したものをご持参ください。

(3)筆記用具、メモ用紙

 

<テキスト>

こちらで準備しますので、購入書籍等は不要です。

 

<参加費>

初回実験 特別価格

11,800円(講座4時間+資料代込)

※PCレンタルの場合は+500円となります。 

 

■お手続き(支払方法、手続方法)   

<支払方法>
①クレジットカード払い(JCB、VISA、Master、Paypal)
日本経済新聞社グループが運営するイベントプラットフォーム、Event Regist(イベントレジスト)での支払いが可能です。これまでのような銀行振込の手間もありません。 
②銀行振込
従来どおり銀行振込でお支払いも承ります。手続中に満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します。 
※支払方法に関する「よくある質問」はこちらをご覧下さい。 

 

<手続方法>

▼STEP1   

 

イベントレジストよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。

所要5分

初期登録時には10分程度時間がかかります。

振込支払ご希望の方はこちら。(手続中満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します)。

※期限直前に申込されますと、手続が間に合わない場合がありますので、早めにお手続きをお願い致します。

※一度お支払い頂きました代金は、理由の如何を問わず返金致しません。万一当日欠席の場合は、代理の方がご出席下さい。

※残席数は最新でない可能性があります。最新情報は下記申込ページ(Eventregist)をご確認下さい。

 

▼STEP2 

手続完了後、EventRegistより登録完了のメールが届きます。 

※振込払いの方へは、自動返信メールで申込受付と振込方法の案内のメールが届きますので、すみやかにお支払いをお願い致します。

 

▼STEP3

後日、講座案内のメールが届きます。

講座に関してのZoom ID、配布資料等については、後日登録アドレス宛メールにてご連絡致します。

 

 

<お問い合わせ>

よくある質問は、こちらにまとめました。

 

その他ご不明な点は、どんなことでも以下宛お問い合わせ下さい。 

板橋区立企業活性化センター データサイエンス実践講座担当 宛

kigyoujyuku@itabashi-kigyou.jp  

※電話でのお問い合わせは専属の担当がおりませんので、メールでのお問い合わせがスムースです。 

 

 

「データ活用をどう実装するか」を体感したい皆様のお越しをお待ちしております。

カウントダウンタイマー

今後の企画の参考と致しますので、3分程度ご参加頂けない理由をお聞かせ下さい。