コースコード:AI024

データサイエンティスト養成ブートキャンプ(20日間)

コース情報

受講料
880,000円 800,000円
講習日数
20日間

コース概要

データサイエンティストとして必要な基礎スキルを、座学(講義)・演習・発表を繰り返し実施することで修得します。
4週間(20日)にわたる、演習を中心とした短期集中型の講座です。
本講座は、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座(Reスキル講座)」として認定されています。

開催形式
集合研修
研修サービス
テキスト マシン実習

前提知識

以下のすべての条件を満たしている方
  • 「データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-」コースを修了、または同等知識をお持ちの方。

到達目標

  • データサイエンティストとしての倫理、統計数理の基礎知識を説明できる。
  • 代表的な可視化手法(性質・関係性の把握、グルーピング)を用いて、データの傾向を把握し、可視化できる。
  • 代表的な分析手法(予測、判別、時系列)を用いて、分析モデルが構築できる。
  • データサイエンティストとして必要な一連の分析(データ観察~データ加工~分析~評価~報告)を自律的に実施できる。

講師からのメッセージ



データサイエンティスト養成ブートキャンプは、データ分析未経験者をデータサイエンティストに育成することを目標としています。
データ分析について実践的な力を身につけたい方、データサイエンティストを目指す方は是非ご参加ください。
ブートキャンプの内容の詳細は、以下のページをご参照ください。
■参考
データサイエンティスト養成ブートキャンプ

研修コースマップ

デジタルトランスフォーメーション(DX)

コース内容

1日目
AM
1.最初に
・イントロダクション
2.統計の基礎知識の修得
・統計基礎
PM
2.統計の基礎知識の修得
・統計基礎
2日目
AM
2.統計の基礎知識の修得
・報告書作成
・Python
PM
3.データ可視化
・性質・関係性の把握
3日目
AM
3.データ可視化
・性質・関係性の把握
PM
3.データ可視化
・性質・関係性の把握
4日目
AM
3.データ可視化
・性質・関係性の把握
PM
3.データ可視化
・グルーピング
5日目
AM
3.データ可視化
・グルーピング
PM
3.データ可視化
・グルーピング
6日目
AM
3.データ可視化
・グルーピング
PM
3.データ可視化
・グルーピング
7日目
AM
4.予測モデルの構築
・予測
PM
4.予測モデルの構築
・予測
8日目
AM
4.予測モデルの構築
・予測
PM
4.予測モデルの構築
・予測
9日目
AM
4.予測モデルの構築
・予測
PM
4.予測モデルの構築
・予測
10日目
AM
4.予測モデルの構築
・判別
PM
4.予測モデルの構築
・判別
11日目
AM
4.予測モデルの構築
・判別
PM
4.予測モデルの構築
・判別
12日目
AM
4.予測モデルの構築
・判別
PM
4.予測モデルの構築
・判別
13日目
AM
4.予測モデルの構築
・時系列
PM
4.予測モデルの構築
・時系列
14日目
AM
4.予測モデルの構築
・時系列
PM
4.予測モデルの構築
・時系列
15日目
AM
4.予測モデルの構築
・時系列
PM
4.予測モデルの構築
・時系列
16日目
AM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
PM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
17日目
AM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
PM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
18日目
AM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
PM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
19日目
AM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
PM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
20日目
AM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー
PM
5.最終実技演習
・プレゼンテーション(中間報告/最終報告)
・分析結果の報告書作成
・分析結果のレビュー

お客様の声

2021年度開催の研修実施後のアンケートでは、以下の評価をいただいております。
(※5点満点評価 回答数:15)
-----------------
教材満足度:4.53
講師満足度:4.60
全体満足度:4.60
-----------------

研修実施後のアンケートでは以下のコメントもいただいております。
・座学で基本を学習し、その後の演習で学んだことをすぐに実践できるという環境により、技術の習得につながった
・ロールプレイとして4件のビジネス案件に「課題の発掘→分析→提案」まで実施できたことはすごく有意義でした。
・データ分析だけではなく発表の仕方も学べたのは満足に感じた。

また、2021年度開催の受講者の方に受講半年後以降に回答いただくフォローアップアンケートでは、以下の評価をいただいております。
(※5点満点評価 回答数:7)
-----------------
全体満足度:4.57
-----------------

受講の効果として、以下の回答をいただいております。
・配置転換等により希望の業務に従事できた
・現在の業務を円滑に進められるようになった
・趣味・教養に役立った

留意事項・備考

■本研修の修了判定について■
修了条件は。原則として3/4以上と出席率とします。
出席率、最終実技演習の成果物の内容から総合的に修了判定します。

■参考:NECアカデミー for AI

■遠隔ライブ受講について■

<■本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。>

お申込みの前に、事前準備をご確認ください。また、ご受講の際は、研修開始前までにご準備ください。

◎事前準備

◆遠隔ツール :Zoom
Zoomに関する準備手順は、Zoom受講マニュアルよりご確認ください。

※本研修ではZoomの機能中、「チャット」、「名前の変更」を使用いたします。

また、Zoomの利用に際し、下記が必要となりますので、あらかじめご用意ください。

  1.インターネットに直接接続ができるPC
  2.Zoomで使用可能なマイク(質問用として使用することがあります)
  3.Zoomで使用可能なWebカメラ ※推奨

◆演習用ソフトウェア:
以下のいずれかのWebブラウザの準備をお願いします。

Edge、Chrome、Firefox の最新から3つ以内のメジャーバージョン

演習ではMicrosoft Office(Excel、PowerPoint)を用いて成果物を作成します。
Microsoft Office(Excel、PowerPoint)がインストールされているPCの使用を推奨します。

◆教材 :電子教材
研修当日の開始時に配布します。(研修開始7日前以降に事前送付する場合もございます。)
※本研修では、電子テキスト+Zoom講師画面共有での説明が行われるため、サブディスプレイのご利用をお勧めいたします(必須ではありません)。

◆その他の準備 :ファイル共有
本コースでは、ファイル共有のためにOneDriveを利用します。
 研修開始前に、OneDrive(テストフォルダ)へのアクセスが可能かどうかご確認ください。

市販本は、Python、プレゼン資料作成の参考図書になります。
宅急便で送付します。
送付先につきましては、別途ご確認させていただきます。

◆グループワーク:無し

★★ 注意事項 ★★
==============================
本研修はNEC アナリティクスコンサルティング統括部との連携案件となります。
そのため、受講者データを同事業部と共有させていただきます。
共有する情報は、本アンケートにご記入頂いた回答、受講コース名、
会社名、所属、お名前、電話番号、E-mailアドレス、職種の項目になります。

開催スケジュール詳細・お申込

次回開催は2023年10月、申込受付開始は2023年7月を予定しています。