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Learning!データサイエンス

DX／AI推進の基礎スキルといえる
データサイエンススキルを習得するための
人材育成サービス
《DX／データサイエンス実践教育》

DX推進を成功させるには、組織一人一人の意識改革とともに、
組織全体が DX 推進に向けた体制を図れるかが大きな鍵です。
しかし、多くの企業はDXを推進する人材が不足、
またどこからどのように着手すれば良いか分からないのが現状ではないでしょうか。
DX／AI の潜在力を理解しない企業或いはビジネスパーソンは
そう遠くない将来、活躍の場を失っていくでしょう。
AIビジネスを推進するために必要なスキルは
「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」
の3つとされています。
私たちはDX／AI化を推進するためにはこの3つのスキルセットのいずれかを専門領域
とする人材の育成、加えてこの3つのスキルを有する人材を統合的にマネージメントして、
DX／AIプロジェクトを牽引するプロジェクトマネージャー(PM)人材の育成から始めるべきだと考えます。

出所：一般社団法人 データサイエンティスト協会「スキルシート」を参考に加筆修正

SKILL

企業内・組織内の共通言語として
データサイエンスを

この4つのスキル人材はそれぞれ専門性が高く、あるいはバックボーンが異なるため、現実的にはプロジェクト内での連携は容易ではありません。私たちはこの4つのプロフェショナル人材のコラボレーションを実現するための「共通言語」としてデータサイエンススキルが有効と捉えます。DXプロジェクトを成功させるために、先ずは企業内・組織内でデータサイエンススキルを定着することから始めましょう。

FEATURE

弊社《DX／データサイエンス実践教育》
7つの特徴

  • 01

    プログラミング不要で始められる機械学習研修

    機械学習のデータ分析演習はGUIツールを使用しますので、ご受講にあたっては、Python、Rなどのプログラミングスキルは不要です。一般的なデータサイエンス講習でみられるような、プログラミングスキルのカリキュラムをショートカットする事で、データサイエンスのカリキュラムに専念でき、初心者の方でも高いレベルのデータサイエンススキルを習得できます。

  • 02

    3つの開催形態に
    対応
    (オンサイト・オンラインリモート・ハイブリッド)

    貴社ご指定の場所にて開催する①オンサイト、②Web会議ツールを活用したオンラインリモート、③ハイブリッド（オンサイト＋オンラインリモート）の3つの開催形態に対応しています。どのような状況下にも左右されず、お客様のご希望に合わせた形態で学びを続けることができます。
    オンラインリモート研修はリアルタイムで講義を配信するライブ型です。
    講師－ご受講者双方でコミュニケーションを取りながら講義を進めますので、オンラインリモートでもインタラクティブなコミュニケーションによる高い学習効果が期待できます。

  • 03

    実践型の機械学習
    スキルが習得できる

    統計学からのアプローチにとどまらず、ビジネスの現場における機械学習適用事例の紹介、あるいは実践的なアルゴリズムの適用方法を解説しますので、実際のDX／AIプロジェクトに活用できる実践型のスキルを習得できます。

  • 04

    受講者300名以上の開講実績に基づくカリキュラム構成

    多数の企業ユーザに対して開講実績のあるデータサイエンティスト養成講座をベースに、DX／AIプロジェクト推進に必要となる実践的なスキルが習得できるカリキュラムに再構成しました。
    カリキュラムは社会やお客様のニーズを反映するため、定期的に見直しを図っています。

  • 05

    実績豊富な講師陣

    製造・流通・金融など、広範なDX／AI関連ビジネスにおける商談対応実績を豊富に持ち、現役の大学講師でもある講師陣が、市場動向やエンドユーザ企業におけるDX／AI活用の現状を具体的な事例を交えて受講者へ展開します。単なるデータサイエンススキルだけでなく、実際のビジネスを進める上でのノウハウも学んでいただきます。

  • 06

    ワークショップ型
    講義

    毎回講義の最後にディスカッションタイムを設けています。
    ディスカッションテーマは、講義内容とご自身の担当業務を照らし合わせて深堀したいこと、現在の担当業務での課題、DX／AIに関連する社会動向・取り組みなど多岐にわたり、ご受講者同士のグループディスカッションも積極的に取り入れています。
    一般教養としての習得に終わらせず、各自のDXビジネス推進の具体的なイメージを持っていただくことが狙いです。

  • 07

    カスタマイズ可能な企業内Closed研修

    弊社教育サービスは、企業内のDX推進を実現・定着するために社内研修を中心に展開しています。
    開催日数、講義内容、開催形態など、貴社のご希望に合わせて細かくカスタマイズができますので、まずはお気軽にご相談ください。 貴社の現状をヒアリングし、貴社に合う研修内容をご提案しながら、DX推進を実現・定着するまで総合的にサポートいたします。

  • 《弊社教育サービス対象者》

    全てのビジネスパーソン
    データサイエンス基礎スキルは DX 推進、AI ビジネス実現のため、またこれから大きく変貌するであろう DX 時代を生き抜くために身に付けるべきスキルのため、ビジネスに関わる全ての方が対象です。

  • 《目指す着地点》

    ●DXプロジェクト推進の際、データサイエンティストなどの専門家に丸投げするのではなく、ある一定レベルまでは自身で自律的に対応できる人材を組織内に育成。

    ●社内外のデータサイエンティストなどの専門家と対等に会話(検討・調整・交渉)を行い、ITエンジニアあるいは、現場のビジネス担当者などと連携してDXプロジェクト推進ができる人材を組織内に育成。

    ●上記の人材育成に連動して、組織内の幅広い年齢層のキャリアチェンジを促進し、今後のデジタルビジネスへの組織的対応力を獲得する。

COURSE

コースメニュー

DX／データサイエンス研修
スタンダードコース（10日間） DX／データサイエンス研修
初級コース（2日間） DX／データサイエンス
基礎セミナー（半日間）

スタンダードコース（10日間）
カリキュラム

  • 01

    エントリー講義・ワークショップ

    AI・loTなどテクノロジー進化と社会構造変化/機械学習の全体像

    テクノロジーの概略を理解するとともに将来起こりうる社会構造変化、ビジネス構造の変化、個人に求められるスキル変化等をご受講者自身が考える場を提供する。

  • 02

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    機械学習と機械学習ツール入門

    簡単なデータセットを対象として、機械学習による予測モデル作成の流れ
    （データ可視化・データ理解・予測モデル作成・予測モデル評価）を体感する。

  • 03

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    クラス分析入門（前半）

    教師あり学習：クラス分類アルゴリズムの主要アルゴリズムやクラス分類のパフォーマンス指標を理解する。

  • 04

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    クラス分析入門（後半）/ 回帰入門（前半）

    クラス分類の各アルゴリズムのメリット・デメリット・特性を講義・演習を通じて理解する。
    教師あり学習：回帰アルゴリズムの線形アルゴリズムとパフォーマンス指標を理解する。

  • 05

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    回帰入門（後半）

    多重共線性や外れ値が与える影響など回帰で起こりうる問題点と確認手法、クラス分類アルゴリズムの回帰への拡張を理解する。

  • 06

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    変数選択・ハイパーパラメータ最適化

    高次元データの問題点と変数選択手法としてステップワイズ法、正則化回帰を理解する。
    これまで解説してきた各アルゴリズムのハイパーパラメータの復習とグリッドサーチによる最適化を演習を通じて理解する。

  • 07

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    Deep Learningによる画像分類入門（MNIST）/
    データ分析コンペッション課題説明

    MNIST（0-9の手描数値文字）データセットを対象に、Deep Learningアルゴリズムを用いて分類を行う一連の流れを理解する。データ分析コンペティションKaggleのチュートリアルコンペにご受講者全員がチャレンジする。

  • 08

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    特徴量設計入門/分析演習

    主要なモデル予測精度向上手法・分析テクニックを演習を通じて理解する。

  • 09

    機械学習アルゴリズム解説・
    分析テクニック演習

    データ分析コンペGr発表/教師なし学習入門（クラスタリング等）

    分析コンペのグループ発表を行い、ご受講者相互に予測モデル作成のコツや特徴量設計のポイントを共有する。
    教師なし学習による知識発見や教師あり学習との違いを演習を通じて理解する。

  • 10

    ビッグデータテクノロジー入門講座

    最新リソース管理・並列分散処理・クラウド入門
    （kubernetes/Kafka/
    Hadoop/Spark/Cassandra/
    Azure/AWS/GCP等）

    機械学習の目覚ましい発展の基で、それを支えるコンピュータサイエンスも目まぐるしく発展・変化している。ユーザ数千万以上のサービスやベタバイト以上のデータサイズを取り扱うことも一般化しつつある今日において、 データ処理基盤で用いられる主要なOSSやサービスの概要を理解する。

※スタンダードコース（10日間）
がフルセットカリキュラムですが、
お客様のご希望に合わせたコース設計が可能です。
まずはお気軽にお問い合わせください。

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