データサイエンス入門コース
- 講座レベル1
- DXリテラシー標準(DSS-L)
講座情報
プログラミングなしで、データ分析に必要な基礎知識を速習する入門コースです。データサイエンスの基礎から、データ分析プロジェクトの進め方まで体系的に学べる内容です。
【学習内容】
▪ データサイエンスとは
・はじめに
・データサイエンスが注目される背景
・AI とデータサイエンス
・AI と機械学習
・生活の中でのデータサイエンス
・ビジネスにおけるデータサイエンス
▪ データの基礎とデータ分析の基礎
・データの種類
・データの保管
・統計基礎
・データの罠
▪ データ分析の実践
・データ活用のプロセス
・STEP1 : 課題への気付き
・STEP2 : データの収集・構造化
・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化
・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関
・STEP4 : 統計分析 検定
・STEP4 : 統計分析 多変量解析1
・STEP4 : 統計分析 多変量解析2
・STEP5 : 分析結果の解釈
▪ データ活用の注意事項
・データ活用の注意事項
・データにまつわる法律
・さいごに
【学習内容】
▪ データサイエンスとは
・はじめに
・データサイエンスが注目される背景
・AI とデータサイエンス
・AI と機械学習
・生活の中でのデータサイエンス
・ビジネスにおけるデータサイエンス
▪ データの基礎とデータ分析の基礎
・データの種類
・データの保管
・統計基礎
・データの罠
▪ データ分析の実践
・データ活用のプロセス
・STEP1 : 課題への気付き
・STEP2 : データの収集・構造化
・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化
・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関
・STEP4 : 統計分析 検定
・STEP4 : 統計分析 多変量解析1
・STEP4 : 統計分析 多変量解析2
・STEP5 : 分析結果の解釈
▪ データ活用の注意事項
・データ活用の注意事項
・データにまつわる法律
・さいごに
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 2時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
・日常的にデータ分析結果を目にするが、その概念が曖昧な方
・DX やデータサイエンスについて基礎から体系的に学習したい方
・データリテラシーを高めたい方
学習できるデジタルスキル・知識
実務で使うデータや統計の概念や用語を理解している状態、ビジネスに役立つデータの扱い方を理解している状態、データ分析のアプローチがイメージできる状態を目指します。
必要となる前提知識
特になし
