2024年2月3日(土)実施 

データサイエンス実践講座はこちら

 

 

 

データサイエンス入門講座(オンライン)

~DX時代のデータサイエンスとは?~

「データサイエンスとは何か」を一気に学び、ビジネスでの活用法を探る本講座。

今回は、「データ活用編」「データサイエンス概論編」の2編をお届けします。

DX(デジタル・トランスフォーメーション)という言葉が、数多く聞かれるようになりました。DXとは、デジタル技術を活用した変革を指し、多くは現在進行形で進んでいます。AI、IoT、ビッグデータ、VRといったデジタル技術は、事業の業績や対象範囲を根底から変化させるインパクトを秘めており、活用しきれなければ、デジタル競争に負けるとも言われています。

このように、ビジネスパーソンの関心の高い、DX分野ですが、多くの企業にとっては、「何から始めていいのかわからない」「DX時代がどのようなものかつかみきれていない。」という状況下と思われます。

現場レベルはもちろん、経営レベルでもデータをどう実装、活用していくべきか、まだ判然としていないというのが現状ではないでしょうか。

今回は、そんな皆様向けに、データサイエンスの分野で豊富な指導歴を持つ講師が、DXについて解説頂きつつ、DX時代を踏まえたデータ活用方法、データサイエンスの基礎知識、最新事例を解説します。

DX時代におけるビッグデータ、人工知能といった分野について基礎知識の理解、最新事情の把握をされたい方、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は、とりわけ本講座は有意義なものとなることでしょう。

ご自身のデータサイエンスの基礎能力向上に、御社のAI、データ解析導入の可否の検討に、ぜひ本講座をご活用下さい。

 

<内容(予定)>

【第1回:データ活用編】

データを活用するための基本的な考え方を学びます。

▼AIやデータで活用って何ができるの?

・世の中に溢れる華々しいAIやデータ活用事例

・しかし、データ活用には大きな誤解がある。

・データ活用に求められる思考とは?

▼問いを出すための技術

・ビジネス課題から分析課題への翻訳とは?

・カスタマージャーニー

・KPIツリー

・問いと論点の違い

・データ活用につながる仮説の出し方

・意識すべき問いのレベル5段階

▼質疑応答

 

【第2回:データサイエンス概論編】

 データサイエンスとは何か?について、その入口を学びます。

▼ 機械学習はじめの一歩

・機械学習は自販機と一緒!?

・機械学習の3つの種類

・機械学習で覚えておきたいキーワード

・機械学習の適用場面を探すには?

▼統計学の基本

・統計学を理解するために押さえておきたい2つのキーワード

・いつの間にか騙されている?怖いバイアス

・相関と因果

▼事例研究

論点・仮説から考えるデータサイエンスプロジェクト事例

▼質疑応答

 

▼オンラインライブ懇親会(希望者のみ

第2日目 21:00〜21:30 懇親会 

※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。

※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。

 

 <申込者特典:録画映像を期間限定で公開>

当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。

当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。

また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。

※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。 

※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。  

 

 

<本講座で得られること、変われること>

▼DX時代におけるデータサイエンスの考え方、データサイエンティストの仕事について、その基本と実例を学ぶ機会ことができる。

▼AI、データ解析の導入を検討している企業が、具体的な導入事例、方法を知ることができる。

▼AI、データ解析の現状と今後を正しく、理解し、今後のビジネスチャンスをつかみ、脅威を乗り越えるキッカケを作る。

 

<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。 

データ分析コンサルタントとして大手通信キャリア、Webマーケティング会社などを担当。 

現在は、コンサルティング業務、法人向け研修のコンサルティング営業、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 単行本

堅田洋資  (著), 福澤彰吾 (著)

 

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■前回実施データ活用編の模様「データ活用、分析を専門家任せではいけない理由」

■実施要領

<日時>

・第1日目 2022年3月4日(金)19時~21時 

・第2日目 2022年3月11日(金)19時~21時(懇親会21時~) 

※第1回、第2回の同時受講をお勧めしますが、各回は独立していますので、個別の受講も可能です。

 

<対象>

・データサイエンティストを志す社会人、学生

・自社でデータ解析、AIの導入を検討している経営者、起業家、ビジネスマン

・データ解析、AI分野で起業を考えている経営者、起業家、ビジネスマン

・データ解析の最新動向を知りたい経営者、起業家、ビジネスマン

 

<人数>

50名程度(先着順)

※希望者多数の場合は増席対応することがございます。予めご了承下さい。 

 

<各自準備が必要なもの>

講演は、オンライン会議システム「Zoom」を使用して開催致します。

(1)カメラ、通信環境のある、PC、スマホ、タブレット等

(2)オンライン会議ツール「Zoom」

※Zoomに関しての「よくある質問」はこちらをご覧下さい。

 

<参加費>

①第1、2日目一括 販売終了

4,800円(講座参加費2回+懇親会参加費+資料代込)

 

NEW
データ活用編動画を同時に販売致します。受付中

データ活用編の動画をご覧頂いたあとで、データサイエンス概論編に参加頂けます。

データ活用編に参加できなかった方も、データサイエンス概論編から合流可能です。

②データ活用編動画+データサイエンス概論ライブ 4,800円 

-3/4 データ活用編⇒ 動画、資料をご覧頂けます。

・動画(1時間57分)

・事前配布資料 (75ページ)

 

・当日チャット 

※動画は3月18日までご覧頂けます。

-3/11 データサイエンス概論編⇒講座にご参加頂けます。

・講座参加

・懇親会参加

・資料

 

※第2日目の録画予定ですので、機材不具合が無い限りは、動画もご覧頂けます。

 

 

③第1日目のみ 販売終了

2,800円(講座参加費+資料代込) 

④第2日目のみ 受付中

2,800円(講座参加費+懇親会参加費+資料代込)

※第1回、第2回の同時受講をお勧めしますが、各回は独立していますので、個別の受講も可能です。 

  

■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>20名突破

▼STEP1   

EventRegist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 データサイエンス入門講座担当 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。 

 

 

「データサイエンスとは何か」を一気に学びたい皆様のお越しをお待ちしております。

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。